Robust Variational Inference
Robust variansinferens (RVI) utökar standardvariansinferens genom att ersätta Kullback-Leibler-divergensen med ett divergensmått som är mindre känsligt för extremvärden och felaktig modellspecifikation – såsom beta-divergensen eller en Renyi-typ divergens. Detta ger posteriora approximationer som förblir väluppfostrade även när en bråkdel av data avviker från den antagna modellen.
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
- 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 ↗
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Variational Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/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.
- Approximativ Bayesiansk BeräkningSimulering↔ compare
- Bayesiansk regressionBayesiansk statistik↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Simulering↔ compare
- Robust Bayesiansk InferensBayesiansk statistik↔ compare
- Robust Markov Chain Monte CarloBayesiansk statistik↔ compare
- VariationsinferensBayesiansk statistik↔ compare
Refereras av
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →