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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).
A Particle Algorithm for Mean-Field Variational Inference
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Gaussian Variational Inference with Non-Gaussian Factors for State Estimation: A UWB Localization Case Study
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A Generalized Tangent Approximation based Variational Inference Framework for Strongly Super-Gaussian Likelihoods
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Variational Inference with Mixtures of Isotropic Gaussians
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Transport Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo with proposals generated by Variational Inference with Normalizing Flows
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VERA: Variational Inference Framework for Jailbreaking Large Language Models
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Generalized Guarantees for Variational Inference in the Presence of Even and Elliptical Symmetry
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Generalized Guarantees for Variational Inference in the Presence of Even and Elliptical Symmetry
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Rates of Convergence of Generalised Variational Inference Posteriors under Prior Misspecification
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Provably Scalable Black-Box Variational Inference with Structured Variational Families
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Theory and computation for structured variational inference
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Particle-based Variational Inference with Preconditioned Functional Gradient Flow
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Sample Average Approximation for Black-Box VI
Arxiv
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Dynamic variable selection in high-dimensional predictive regressions
Arxiv
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Black Box Variational Inference with a Deterministic Objective: Faster, More Accurate, and Even More Black Box
Arxiv
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参考链接
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