Inferência Variacional por Diferenciação Automática (ADVI)
A Inferência Variacional por Diferenciação Automática (ADVI) é um algoritmo de caixa preta para inferência Bayesiana aproximada de posteriors, introduzido por Kucukelbir, Tran, Ranganath, Gelman e Blei (2017, JMLR). Dada qualquer modelo probabilístico cuja densidade log-conjunta seja diferenciável, a ADVI transforma automaticamente variáveis latentes restritas para o espaço real irrestrito, ajusta uma família variacional Gaussiana maximizando o limite inferior da evidência (ELBO) com ascensão de gradiente estocástico, e retorna uma posterior aproximada sem derivações específicas do modelo. É o motor de inferência variacional padrão no Stan e está disponível em PyMC e NumPyro.
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Fontes
- 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
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Automatic Differentiation Variational Inference (ADVI). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/bayesian/automatic-differentiation-variational-inference
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