Вариационный вывод с учетом ошибки измерения

Вариационный вывод с учетом ошибки измерения — это масштабируемый байесовский подход, который одновременно оценивает параметры модели и скрытые истинные ковариаты, когда наблюдаемые переменные загрязнены шумом. Вместо выборки апостериорного распределения с помощью MCMC, он находит наиболее близкое трактуемое распределение к истинному апостериорному, максимизируя нижнюю границу свидетельства (ELBO), что делает его применимым к большим наборам данных, где полный MCMC слишком затратен.