Автоматичне диференціювання варіаційного висновку (ADVI)
Автоматичне диференціювання варіаційного висновку (ADVI) — це алгоритм «чорної скриньки» для наближеного байєсівського висновку заднього розподілу, представлений Kucukelbir, Tran, Ranganath, Gelman та Blei (2017, JMLR). Для будь-якої ймовірнісної моделі, логарифм спільної щільності якої є диференційовним, ADVI автоматично перетворює обмежені приховані змінні у простір нескінченних дійсних чисел, підганяє гауссову варіаційну сім'ю шляхом максимізації нижньої межі доказу (ELBO) за допомогою стохастичного градієнтного підйому та повертає наближений задній розподіл без специфічних для моделі виведень. Це стандартний механізм варіаційного висновку в Stan, доступний у PyMC та NumPyro.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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. link ↗
- Kucukelbir, A., Tran, D., Ranganath, R., Gelman, A. & Blei, D. M. (2016). Automatic differentiation variational inference. arXiv:1603.00788. link ↗
- 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
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Automatic Differentiation Variational Inference (ADVI). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/bayesian/automatic-differentiation-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.
- Байєсівська регресіяБаєсові методи↔ compare
- Очікувальне розповсюдження (EP)Баєсові методи↔ compare
- Метод Монте-Карло на основі ланцюгів Маркова (MCMC)Баєсові методи↔ compare
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →