Pengharapan Penghantaran (EP)
Pengharapan Penghantaran (EP) ialah algoritma penghantaran mesej deterministik untuk inferens posterior anggaran dalam model Bayesian, diperkenalkan oleh Thomas P. Minka di UAI 2001. Ia secara berulang-ulang memperhalusi satu set faktor anggaran setempat — setiap satu diambil daripada keluarga eksponensial — supaya hasil darabnya hampir sepadan dengan posterior sebenar yang sukar dikira, mencapai ketepatan yang lebih tinggi daripada inferens variasi medan min pada banyak tugasan pembelajaran mesin probabilistik.
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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
Cara memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Expectation Propagation for Approximate Bayesian Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/ms/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.
- Anggaran LaplaceBayesian↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Bayesian↔ compare
- Inferens VariasiBayesian↔ compare
Dirujuk oleh
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →