變分推斷（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，我們可以通過變分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 ...
原文：變分推斷（三）—— 進階（續）
SVI變分推斷的前兩篇介紹了變分推斷的構造方法 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 Descent，SGD 方法有相近，它能夠處理大規模數據。通過這種方法進行優化的變分推斷，我們稱為隨機變分推斷 ...
2020-06-22 23:44 0 739 推薦指數：
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