Bayesian methodsBayesian / computational
測定誤差を伴う変分推論
測定誤差を伴う変分推論は、観測変数がノイズによって汚染されている場合に、モデルパラメータと潜在的な真の共変量を同時に推定するスケーラブルなベイズ的アプローチである。MCMCによる事後分布のサンプリングの代わりに、証拠下界（ELBO）を最大化することによって、真の事後分布に最も近い扱いやすい分布を見つける。これにより、完全なMCMCではコストが高すぎる大規模データセットへの適用が可能になる。
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
出典
- Blei, D. M., Kucukelbir, A., & McAuliffe, J. D. (2017). Variational inference: A review for statisticians. Journal of the American Statistical Association, 112(518), 859–877. DOI: 10.1080/01621459.2017.1285773 ↗
- Carroll, R. J., Ruppert, D., Stefanski, L. A., & Crainiceanu, C. M. (2006). Measurement Error in Nonlinear Models: A Modern Perspective (2nd ed.). Chapman & Hall/CRC. ISBN: 978-1584886334
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Variational Bayesian Inference for Models with Measurement Error. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/bayesian/variational-inference-with-measurement-error
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
Compare side by side →