Očakávané šírenie (EP)
Očakávané šírenie (EP) je deterministický algoritmus prenosu správ pre aproximatívnu inferenciu posteriornej distribúcie v bayesovských modeloch, ktorý predstavil Thomas P. Minka na konferencii UAI v roku 2001. Iteratívne zdokonaľuje množinu lokálnych aproximatívnych faktorov – každý z exponenciálnej rodiny – tak, aby ich súčin úzko zodpovedal skutočnej netriviálnej posteriornej distribúcii, čím dosahuje vyššiu presnosť ako variačná inferencia metódou strednej hodnoty (mean-field) pri mnohých úlohách pravdepodobnostného strojového učenia.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Expectation Propagation for Approximate Bayesian Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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.
- Laplaceova aproximáciaBayesovské metódy↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Bayesovské metódy↔ compare
- Variačná inferenciaBayesovské metódy↔ compare
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →