Automatic Differentiation Variational Inference
Automatic Differentiation Variational Inference (ADVI) is a black-box algorithm for approximate Bayesian posterior inference, introduced by Kucukelbir, Tran, Ranganath, Gelman, and Blei (2017, JMLR). Given any probabilistic model whose log-joint density is differentiable, ADVI automatically transforms constrained latent variables to unconstrained real space, fits a Gaussian variational family by maximising the evidence lower bound (ELBO) with stochastic gradient ascent, and returns an approximate posterior without model-specific derivations. It is the default variational inference engine in Stan and is available in PyMC and NumPyro.
Kaynak kayıt
Alıntılar, yöntemin kaynak kaydından harfi harfine kopyalanmıştır. Bunlardan herhangi bir düzeyde doğrulama çıkarımı yapılmamıştır.
- Kucukelbir, A., Tran, D., Ranganath, R., Gelman, A. & Blei, D. M. (2017). Automatic differentiation variational inference. Journal of Machine Learning Research, 18(14), 1–45. · URL
- Kucukelbir, A., Tran, D., Ranganath, R., Gelman, A. & Blei, D. M. (2016). Automatic differentiation variational inference. arXiv:1603.00788. · URL
- Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A. & Rubin, D. B. (2013). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). CRC Press. · ISBN 978-1439840955
Derlenmiş iddialar
Her biri kendi değerlendirmesiyle birlikte kanıt defterine kaydedilmiş iddialar.
Bu görünüm, defterde hiç iddia olmadığında bir iddia değerlendirmesi icat etmez.
İlgili yöntemler
Yöntem grafiğinden oluşturulmuştur ve makine tarafından önerilen ilişkiler olarak gösterilir — herhangi bir kanıt iddiası çıkarımı yapılmamıştır.