Automatische Differentiatie Variational Inference (ADVI)
Automatische Differentiatie Variational Inference (ADVI) is een black-box algoritme voor benaderende Bayesiaanse posterieure inferentie, geïntroduceerd door Kucukelbir, Tran, Ranganath, Gelman en Blei (2017, JMLR). Gegeven elk probabilistisch model waarvan de log-gezamenlijke dichtheid differentieerbaar is, transformeert ADVI automatisch beperkte latente variabelen naar de onbeperkte reële ruimte, past een Gaussiaanse variationele familie aan door de evidence lower bound (ELBO) te maximaliseren met stochastische gradiëntstijging, en retourneert een benaderende posterior zonder modelspecifieke afleidingen. Het is de standaard variationele inferentiemotor in Stan en is beschikbaar in PyMC en NumPyro.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Automatic Differentiation Variational Inference (ADVI). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/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.
- Bayesian RegressieBayesiaanse statistiek↔ compare
- Expectation Propagation (EP)Bayesiaanse statistiek↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Bayesiaanse statistiek↔ compare
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →