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pl_mm 2008-03-18 08:48:25

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-狙击手- 2008-03-18

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kelph 2008-03-18

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kelph 2008-03-18

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wzy_love_sly 2008-03-18

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wzy_love_sly 2008-03-18

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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。

RBM学习方法当前在对RBM 的研究中，典型的学习方法有Gibbs 采样(Gibbs sampling)算法，变分近似方法(variational approach)，对比散度(contrastive divergence,CD)算法，模拟退火(simulate annealing) 算法等。下面对这些方法进行对比。 1、Gibbs采样算法（1）简介 G

本文系统介绍了基于KL散度的变分边界方法及其在复杂概率分布近似中的应用。内容涵盖朴素与结构化平均场理论、异步更新对KL散度的收敛保证、机器人手臂控制中的推理建模，以及局部近似与KL变分方法的关系。此外，还探讨了互信息最大化的KL变分框架，包括信息最大化算法和线性高斯解码器的应用。这些方法为处理难以计算的后验分布、优化控制策略和信息传输问题提供了有效的近似工具。

KL散度的两种形式如下：对于q被高估或者低估的原因为：首先看上式KL(p||q)的表达式，目标是希望KL(p||q)的值尽可能的小，但是在p(x)的值很大的情况下，为了保证KL(p||q)的值尽可能小，所以q(x)的值需要接近p(x),这样才能保证整个log(p(x)/q(x))整体变小。直观上来说，就是在p(x)的概率密度大的地方...

贝叶斯推理还是比较难懂的。而贝叶斯推理的作用，是将隐含的事实进行揭示，这是一个神奇并极其有用的理论。要说“透过现象看本质”的方法中，最经典、最高效的方法论莫过于贝叶斯理论。本文将对此类方法进行论证。

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