手法証拠記録
Spatial Variational Inference
Spatial variational inference is a scalable approximate Bayesian method that fits latent Gaussian or Gaussian-process models to georeferenced data by optimising a lower bound on the marginal likelihood. It replaces expensive MCMC sampling with a deterministic optimisation step, making full-posterior uncertainty quantification tractable for large spatial datasets.
出典記録
引用は手法の出典記録からそのままコピーされています。それらからレベルごとの検証は推論されません。
Spatial Variational Inference for Latent Gaussian Models
分類的手法記録 · bayesian / bayesian
- 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. · URL
- 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
キュレーションされた主張
主張は証拠台帳に永続化され、それぞれが独自の評価を持っています。
まだキュレーションされた主張はありません
このビューは、台帳に主張評価がない場合、主張評価を生成しません。
関連手法
手法グラフから生成され、機械が提案した関係として表示されます — 証拠主張は推論されません。