【摘 要】
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在贝叶斯模型中,往往无法解析计算后验概率,在实践中依赖于近似推理.变分推理(VI,Variational?Inference)是重要的确定性近似推理方法,比马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC,Markov?Chain Monte?Carlo)?采样具有更高的计算效率,在大数据时代有着显著优势.文章通过贝叶斯分层模型,回顾了经典VI,分析了随机变分推理(SVI,Stochastic?Variational?Inference)及其在主题模型中的应用,综述了更稳健的VI,概述了概率编程系统的研究进展,并对VI的未来
【机 构】
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兰州交通大学 国家绿色镀膜技术与装备工程技术研究中心,兰州 730070;兰州交通大学 光电技术与智能控制教育部重点实验室,兰州 730070;兰州交通大学 自动化与电气工程学院,兰州 7300070
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在贝叶斯模型中,往往无法解析计算后验概率,在实践中依赖于近似推理.变分推理(VI,Variational?Inference)是重要的确定性近似推理方法,比马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC,Markov?Chain Monte?Carlo)?采样具有更高的计算效率,在大数据时代有着显著优势.文章通过贝叶斯分层模型,回顾了经典VI,分析了随机变分推理(SVI,Stochastic?Variational?Inference)及其在主题模型中的应用,综述了更稳健的VI,概述了概率编程系统的研究进展,并对VI的未来发展趋势做出了展望.
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