Bayesian methodsBayesian / computational
계층적 변분 추론
계층적 변분 추론(HVI)은 변분족 자체에 더 풍부한 계층적 구조를 부여함으로써 표준 변분 추론을 확장합니다. 단순한 평균장 근사를 사용하는 대신, HVI는 보조 잠재 변수를 도입하여 주요 잠재 변수 간의 종속성을 포착하고, 복잡한 베이지안 모델에 대해 더 타이트한 증거 하한(evidence lower bound)과 더 정확한 사후 분포 근사를 제공합니다.
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출처
- Ranganath, R., Altosaar, J., Tran, D. & Blei, D. M. (2016). Hierarchical Variational Models. Proceedings of the 33rd International Conference on Machine Learning (ICML 2016), PMLR 48, 324-333. link ↗
- Jordan, M. I., Ghahramani, Z., Jaakkola, T. S. & Saul, L. K. (1999). An introduction to variational methods for graphical models. Machine Learning, 37(2), 183-233. DOI: 10.1023/A:1007665907178 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Hierarchical Variational Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/bayesian/hierarchical-variational-inference
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