变分贝叶斯推断 Variational Bayesian Inference 变分贝叶斯方法主要处理复杂的统计模型，贝叶斯推断中参数可以分为 可观变量 和 不可观变量，这其中不可观部分进一步分为 隐含参数 和 隐含变量。 变分贝叶斯的核心任务是寻找一个 概率分布 Q left x theta right 去逼近真实的 P left x right , 并使用KL散度去估计其具体逼近程度，因为与逼 ...
2020-04-01 11:16 0 328 推荐指数：
摘要：常规的神经网络权重是一个确定的值，贝叶斯神经网络（BNN）中，将权重视为一个概率分布。BNN的优化常常依赖于重参数技巧（reparameterization trick），本文对该优化方法进行概要介绍。 论文地址：http://proceedings.mlr.press/v37 ...
此文公式图片不全。详见博客： http://www.blog.huajh7.com/variational-bayes/ 【关键字】平均场理论，变分法，贝叶斯推断，EM算法，KL散度，变分估计，变分消息传递 引言 · 从贝叶斯推断说起 Question ...
变分 对于普通的函数f(x)，我们可以认为f是一个关于x的一个实数算子，其作用是将实数x映射到实数f(x)。那么类比这种模式，假设存在函数算子F，它是关于f(x)的函数算子，可以将f(x)映射成实数F(f(x)) 。对于f(x)我们是通过改变x来求出f(x)的极值，而在变分中这个x会被替换成一个 ...
(学习这部分内容大约需要花费1.1小时) 摘要 在我们感兴趣的大多数概率模型中, 计算后验边际或准确计算归一化常数都是很困难的. 变分推断(variational inference)是一个近似计算这两者的框架. 变分推断把推断看作优化问题: 我们尝试根据某种距离度量来寻找一个与真实后验尽可 ...
变分贝叶斯EM指的是变分贝叶斯期望最大化（VBEM, variational Bayes expectation maximization），这种算法基于变分推理，通过迭代寻找最小化KL(Kullback-Leibler)距离的边缘分布来近似联合分布，同时利用 ...
; Variational Bayesian Gaussian Mixture GMM是个好东西，实用的模型，也是 ...
前言阅读： 详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵（基础知识） 一文搞懂交叉熵在机器学习中的使用，透彻理解交叉熵背后的直觉（基础知识） —————————— 对变分一词最好的解释：“变分（variation）求极值之于泛函，正如微分求极值之于函数。 ” 读论文 ...
一、什么是贝叶斯推断 贝叶斯推断（Bayesian inference）是一种统计学方法，用来估计统计量的某种性质。它是贝叶斯定理（Bayes' theorem）的应用。英国数学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）在1763年发表的一篇论文中，首先提出了这个定理。 贝叶斯 ...
