Bayesian methodsBayesian / computational
Spatial Variational Inference
空間変分推論は、地理参照データに潜在ガウスまたはガウス過程モデルを適合させるスケーラブルな近似ベイズ法であり、周辺尤度の上界を最適化する。高コストなMCMCサンプリングを決定論的な最適化ステップに置き換えることで、大規模空間データセットに対する完全事後分布の不確実性定量化を扱えるようにする。
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出典
- Titsias, M. K. (2009). Variational learning of inducing variables in sparse Gaussian processes. In Proceedings of the 12th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), PMLR 5, pp. 567-574. link ↗
- Rue, H., Martino, S., & Chopin, N. (2009). Approximate Bayesian inference for latent Gaussian models by using integrated nested Laplace approximations. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 71(2), 319-392. DOI: 10.1111/j.1467-9868.2008.00700.x ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Variational Inference for Latent Gaussian Models. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/bayesian/spatial-variational-inference
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