Câu hỏi được gắn thẻ «variational-bayes»

Phương pháp Bayes biến đổi xấp xỉ các tích phân khó tìm được trong suy luận Bayes và học máy. Về cơ bản, các phương pháp này phục vụ một trong hai mục đích: Xấp xỉ phân phối sau hoặc giới hạn khả năng xảy ra cận biên của dữ liệu quan sát.

1
Động cơ suy luận biến đổi
Sau khi thực hiện một số nghiên cứu về chủ đề này, tôi đã nhận thấy sự thiếu hụt đáng ngạc nhiên của các gói và thư viện suy luận dựa trên các phương thức truyền thông điệp hoặc tối ưu hóa cho Python và R. Theo hiểu biết tốt …
2
chọn các tham số trước cho hỗn hợp biến thiên của Gaussian
Tôi đang thực hiện một hỗn hợp đa dạng vanilla của Gaussian đa biến, theo Chương 10 của Nhận dạng mẫu và Học máy (Giám mục, 2007). Cách tiếp cận Bayes yêu cầu xác định các tham số (hyper) cho Gaussian-inverse-Wishart trước: α0α0\alpha_0 (tham số nồng độ của Dirichlet trước); …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.