Izcelsmes izplatīšanās (EP)
Izcelsmes izplatīšanās (EP) ir deterministisks ziņojumapmaiņas algoritms aptuvenai aizmugurējai izziņai Beijesa modeļos, ko 2001. gadā UAI konferencē ieviesa Tomass P. Minkā. Tas iteratīvi precizē lokālu aptuvenu faktoru kopumu — katrs no tiem ir no eksponenciālās familijas — tā, lai to reizinājums tuvu atbilstu patiesajai neintriģējošajai aizmugurei, sasniedzot augstāku precizitāti nekā vidējā lauka variācijas izziņa daudzos probabilistiskās mašīnmācīšanās uzdevumos.
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
- Minka, T. P. (2001). Expectation propagation for approximate Bayesian inference. In Proceedings of the Seventeenth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI-01), pp. 362–369. Morgan Kaufmann. link ↗
- Minka, T. P. (2001/2013). Expectation propagation for approximate Bayesian inference. arXiv:1301.2294 [cs.AI]. link ↗
- Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer. (Chapter 10: Approximate Inference; Section 10.7 covers Expectation Propagation.) ISBN: 978-0387310732
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Expectation Propagation for Approximate Bayesian Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/bayesian/expectation-propagation
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.
- Laplasa aproksimācijaBajesa metodes↔ compare
- Mārkova ķēžu Montekarlo (MCMC)Bajesa metodes↔ compare
- Variacionālā secinājumiBajesa metodes↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →