原文:變分推斷(Variational Inference)

學習這部分內容大約需要花費 . 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. 變分推斷 variational inference 是一個近似計算這兩者的框架. 變分推斷把推斷看作優化問題: 我們嘗試根據某種距離度量來尋找一個與真實后驗盡可能接近的分布 或者類似分布的表示 預備知識 學習變分推斷需要以下預備知識 多元分布: 邊際化 Marginal ...

2017-02-14 19:30 0 1602 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
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
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
推斷自編碼器

自編碼器,首先介紹推斷(Variational Inference)與期望最大化(Expectati ...

Thu Mar 12 01:49:00 CST 2020 0 1273
推斷的公式推導和ELBO的理解

本文從最小化KL散度出發,得出推斷中的優化目標函數ELBO(Evidence Lower Bound Objective),並討論對ELBO 的理解。 推斷的推導 假設我們有觀測數據 (observations) \(D\),關於參數 (parameter) \(\theta\) 的先驗 ...

Sun Mar 13 04:59:00 CST 2022 0 1219
 
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