国际域名 e999.net 正式启用,兴奋中,散免费邮箱,散分,散代码咯

2002-08-31 09:50:34 1.4k 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

变分贝叶斯估计：KL散度及变分自由能这可以通过最小化KL散度来找到最优的变分分布，从而近似真实的后验分布。它是变分推断中的一个目标函数，通过最小化变分自由能，可以找到一个近似分布，使其尽可能接近真实的后验分布。变分自由能与最大化证据下界是等价的，因为最大化 ELBO 的过程等价于最小化其负值，即最小化变分自由能，且通常通过迭代的方式进行。通过最小化变分自由能，我们在近似分布的选择中取得了折中，同时考虑了与真实后验的接近度和模型对观测数据的拟合。其中，Q 是我们希望找到的近似分布，P 是真实的后验分布，X 是观测数据，Z 是未知的潜在变量。阅读详情

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