Robustná variačná inferencia
Robustná variačná inferencia (RVI) rozširuje štandardnú variačnú inferenciu nahradením Kullback-Leiblerovej divergencie mierou divergencie, ktorá je menej citlivá na odľahlé hodnoty a nesprávnu špecifikáciu modelu – ako je beta-divergencia alebo divergencia typu Renyi. To vedie k aproximáciám posteriornej distribúcie, ktoré zostávajú dobre definované, aj keď zlomok dát sa odchýli od predpokladaného modelu.
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
- Futami, F., Sato, I. & Sugiyama, M. (2018). Variational inference based on robust divergences. Proceedings of the 21st International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), PMLR 84:813-822. link ↗
- Ghosh, S. & Basu, A. (2016). Robust Bayes estimation using the density power divergence. Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 68(2), 413-437. link ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Variational Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/bayesian/robust-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.
- Aproximačná Bayesovská výpočtová technikaSimulácia↔ compare
- Bayesovská regresiaBayesovské metódy↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Simulácia↔ compare
- Robustná bayesovská inferenciaBayesovské metódy↔ compare
- Robustná metóda Monte Carlo Markovovými reťazcamiBayesovské metódy↔ compare
- Variačná inferenciaBayesovské metódy↔ compare
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →