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大多数概率模型中, 计算后验边际或准确计算归一化常数都是很困难的. 变分推断(variational inference)是一个近似计算这两者的框架. 变分推断把推断看作优化问题: 我们尝试根据某种距离度量来寻找一个与真实后验尽可能接近的分布(或者类似分布的表示).
Variational inference via radial transport
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Conjugating Variational Inference for Large Mixed Multinomial Logit Models and Consumer Choice
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Variational Transdimensional Inference
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U-DAVI: Uncertainty-Aware Diffusion-Prior-Based Amortized Variational Inference for Image Reconstruction
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Gaussian Variational Inference with Non-Gaussian Factors for State Estimation: A UWB Localization Case Study
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A Kernel Approach for Semi-implicit Variational Inference
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A Computationally Efficient Maximum A Posteriori Sequence Estimation via Stein Variational Inference
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A Flexible Empirical Bayes Approach to Generalized Linear Models, with Applications to Sparse Logistic Regression
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参考链接
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