Automātiskā diferencēšanas variācijas izziņa (ADVI)
Automātiskā diferencēšanas variācijas izziņa (ADVI) ir “melnās kastes” algoritms aptuvenai Bayesiskajai posteriorās izziņas veikšanai, ko ieviesa Kucukelbir, Tran, Ranganath, Gelman un Blei (2017, JMLR). Ja ir dota jebkura probablistiska modelis, kura kopīgā log-blīvuma funkcija ir diferencējama, ADVI automātiski transformē ierobežotus latento mainīgo uz neierobežotiem reālajā telpā, pielāgo Gausa variācijas saimi, maksimizējot pierādījumu zemāko robežu (ELBO) ar stohastiskās gradienta kāpšanas metodi, un atgriež aptuvenu posterioro izziņu bez modeļa specifiskām atvasināšanas metodēm. Tā ir noklusējuma variācijas izziņas dzinējs Stan sistēmā un ir pieejama PyMC un NumPyro.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- Kucukelbir, A., Tran, D., Ranganath, R., Gelman, A. & Blei, D. M. (2017). Automatic differentiation variational inference. Journal of Machine Learning Research, 18(14), 1–45. link ↗
- Kucukelbir, A., Tran, D., Ranganath, R., Gelman, A. & Blei, D. M. (2016). Automatic differentiation variational inference. arXiv:1603.00788. link ↗
- Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A. & Rubin, D. B. (2013). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). CRC Press. ISBN: 978-1439840955
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Automatic Differentiation Variational Inference (ADVI). ScholarGate. https://scholargate.app/lv/bayesian/automatic-differentiation-variational-inference
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.
- Beijesiskā regresijaBajesa metodes↔ compare
- Izcelsmes izplatīšanās (EP)Bajesa metodes↔ compare
- Mārkova ķēžu Montekarlo (MCMC)Bajesa metodes↔ compare
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →