Expectation Propagation (EP)
Expectation Propagation (EP) är en deterministisk meddelandeförmedlingsalgoritm för approximativ posterior inferens i Bayesianska modeller, introducerad av Thomas P. Minka vid UAI 2001. Den iterativt förfinar en uppsättning lokala approximativa faktorer — var och en dragen från exponentialfamiljen — så att deras produkt noggrant matchar den sanna otillgängliga posteriorn, vilket ger högre noggrannhet än medelfältsvariationsinferens på många probabilistiska maskininlärningsuppgifter.
Läs hela metoden
Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Källor
- 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
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 3). Expectation Propagation for Approximate Bayesian Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/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.
- Laplace-approximationBayesiansk statistik↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Bayesiansk statistik↔ compare
- VariationsinferensBayesiansk statistik↔ compare
Refereras av
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →