Bayesian methods

Inferența variațională

Inferența variațională (VI) este o familie de tehnici care transformă calculul posteriorului bayesian într-o problemă de optimizare. În loc să extragă eșantioane din posteriorul exact — așa cum face Monte Carlo prin lanțuri Markov — VI postulează o familie de distribuții mai simplă și tractabilă și găsește membrul acelei familii cel mai apropiat de posteriorul adevărat prin maximizarea limitei inferioare a evidenței (ELBO). Introdusă în forma sa modernă de model grafic de către Jordan, Ghahramani, Jaakkola și Saul (1999) și tratată statistic cuprinzător de Blei, Kucukelbir și McAuliffe (2017), VI este acum motorul standard de inferență scalabilă în învățarea automată probabilistică.

Deschide în MethodMindÎn curândVideoÎn curândDownload slides

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+15 more

Surse

  1. Jordan, M. I., Ghahramani, Z., Jaakkola, T. S., & Saul, L. K. (1999). An introduction to variational methods for graphical models. Machine Learning, 37(2), 183–233. DOI: 10.1023/A:1007665907178
  2. Blei, D. M., Kucukelbir, A., & McAuliffe, J. D. (2017). Variational inference: A review for statisticians. Journal of the American Statistical Association, 112(518), 859–877. DOI: 10.1080/01621459.2017.1285773
  3. Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer. (Chapter 10: Approximate Inference.) ISBN: 978-0387310732

Cum se citează această pagină

ScholarGate. (2026, June 3). Variational Bayesian Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/bayesian/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.

Compare side by side

Citat de

ScholarGateVariational Inference (Variational Bayesian Inference). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/bayesian/variational-inference · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026