Suy diễn biến phân đa cấp

Suy diễn biến phân đa cấp (MLVI) là một phương pháp Bayes xấp xỉ có khả năng mở rộng, dùng để khớp các mô hình phân cấp (đa cấp) bằng cách tối ưu hóa một phép xấp xỉ biến phân cho phân phối hậu nghiệm, thay vì lấy mẫu MCMC. Phương pháp này khai thác cấu trúc phân nhóm của dữ liệu đa cấp — các cá thể lồng trong các nhóm, các nhóm lồng trong các đơn vị cấp cao hơn — để suy ra các cập nhật tọa độ hiệu quả, giúp suy diễn Bayes có thể giải quyết được đối với các tập dữ liệu phân cụm lớn.