原文:PRML讀書會第十章 Approximate Inference(近似推斷,變分推斷,KL散度,平均場, Mean Field )

主講人 戴瑋 新浪微博: 戴瑋 CASIA Wilbur 中博 : : 我們在前面看到,概率推斷的核心任務就是計算某分布下的某個函數的期望 或者計算邊緣概率分布 條件概率分布等等。比如前面在第九章尼采兄講EM時,我們就計算了對數似然函數在隱變量后驗分布下的期望。這些任務往往需要積分或求和操作。但在很多情況下,計算這些東西往往不那么容易。因為首先,我們積分中涉及的分布可能有很復雜的形式,這樣就無法直 ...

2015-01-28 15:13 0 7258 推薦指數:

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推斷(Variational Inference

對於普通的函數f(x),我們可以認為f是一個關於x的一個實數算子,其作用是將實數x映射到實數f(x)。那么類比這種模式,假設存在函數算子F,它是關於f(x)的函數算子,可以將f(x)映射成實數F(f(x)) 。對於f(x)我們是通過改變x來求出f(x)的極值,而在中這個x會被替換成一個 ...

Wed Jan 03 10:38:00 CST 2018 0 30260
推斷(Variational Inference)

(學習這部分內容大約需要花費1.1小時) 摘要 在我們感興趣的大多數概率模型中, 計算后驗邊際或准確計算歸一化常數都是很困難的. 推斷(variational inference)是一個近似計算這兩者的框架. 推斷推斷看作優化問題: 我們嘗試根據某種距離度量來尋找一個與真實后驗盡可 ...

Wed Feb 15 03:30:00 CST 2017 0 1602
推斷(二)—— 進階

貝葉斯推斷由上一篇我們已經了解到,對於未知的分布或者難以計算的問題,我們可以通過推斷將其轉換為簡單的可計算的問題來求解。現在我們貝葉斯統計的角度,來看一個難以准確計算的案例。 推斷問題可以理解為計算條件概率$p(y|x)$。利用貝葉斯定理,可以將計算條件概率(或者說后驗概率 ...

Tue Jun 23 07:43:00 CST 2020 0 992
推斷(一)

引言GAN專題介紹了GAN的原理以及一些變種,這次打算介紹另一個重要的生成模型——自編碼器(Variational AutoEncoder,VAE)。但在介紹編碼器之前,這里會先花一點時間介紹推斷(Variational Inference,VI),而這一小系列最后還會介紹貝葉斯神經網絡 ...

Tue Jun 23 07:42:00 CST 2020 0 1195
推斷(三)—— 進階(續)

SVI推斷的前兩篇介紹了推斷的構造方法、目標函數以及優化算法CAVI,同時上一篇末尾提到,CAVI並不適用於大規模的數據的情況,而這一篇將要介紹一種隨機優化(stochastic optimization)的方法。這種優化方法與隨機梯度下降(Stochastic Gradient ...

Tue Jun 23 07:44:00 CST 2020 0 739
第十章 Ingress

一、資料信息 Ingress-Nginx github 地址:https://github.com/kubernetes/ingress-nginx Ingress-Nginx 官方網站:http ...

Wed Sep 25 02:08:00 CST 2019 0 828
分貝葉斯推斷(Variational Bayesian Inference

~~分貝葉斯推斷(Variational Bayesian Inference分貝葉斯方法主要處理復雜的統計模型,貝葉斯推斷中參數可以分為 可觀變量 和 不可觀變量,這其中不可觀部分進一步分為 隱含參數 和 隱含變量。 分貝葉斯的核心任務是尋找一個 概率分布$Q\left( {x ...

Wed Apr 01 19:16:00 CST 2020 0 328
 
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