与此不同的是,变分贝叶斯方法提供一种局部最优,但具有确定解的近似后验方法。 从某种角度看,变分贝叶斯可以看做是EM算法的扩展,因为它也是采用极大后验估计(MAP),即用单个最有可能的参数值来代替完全贝叶斯估计。另外,变分贝叶斯也通过一组相互依然(mutually dependent)的等式进行不断的迭代来获得最优解。 问题描
可以看出是由解析解的,但是为了例子,我们再采用变分贝叶斯的方法,我们假设q(\mu,\tau): q(\mu,\tau) = q_{\mu}(\mu)q_\tau(\tau) 则: \begin{aligned} \ln \left(q_{\mu}^{*}(\mu)\right) &=\mathbb{E}_{q_{\tau}}[\ln (p(\mu, \tau \mid \mathcal{D}))] \\ &=\mathbb{...
贝叶斯神经网络不同于一般的神经网络,其权重参数不是一个确定值而是一个随机变量,服从一定的概率分布。这种类型的神经网络不仅能给出预测值,还能给出预测的不确定性。 图1.普通神经网络与贝叶斯神经网络 2.变分推理 我们假设随机变量 ω 服从N(μ,σ2) ,每个权重ωi从正态分布 N(μi,σi2) 中采样,令θ=...
变分贝叶斯(Variational Bayes, VB)是一种贝叶斯网络推理的流行方法,也称为独立平均场近似,它广泛应用于神经网络、压缩感
北京凌云翼数据科技有限公司 变分贝叶斯是一种高效的贝叶斯推断技术,主要用于近似计算复杂统计模型中的后验分布。它通过将后验推断问题转化为优化问题,提供了一种更为高效和可扩展的解决方案。变分贝叶斯方法在机器学习、自然语言处理、图像处理等领域有着广泛的应用。
变分贝叶斯方法 变分贝叶斯是一类用于贝叶斯估计和机器学习领域中近似计算复杂(intractable)积分的技术。它主要应用于复杂的统计模型中,这种模型一般包括三类变量:观测变量(observed variables, data),未知参数(parameters)和潜变量(latent variables)。在贝叶斯推断中,参数和潜变量统称为不可观测变量(unobserved variables)。
变分贝叶斯推理能处理数据缺失的概率模型。 在贝叶斯神经网络中可用于估计参数后验。变分推断的过程需不断调整变分分布参数。它比传统的蒙特卡洛方法计算效率更高。可利用随机优化算法加速变分贝叶斯推理。高斯分布常作为变分分布来近似后验。变分贝叶斯推理可应用于主题模型的参数估计。随着数据量增加,其推理结果的准确性...
~~变分贝叶斯推断(Variational Bayesian Inference) 变分贝叶斯方法主要处理复杂的统计模型,贝叶斯推断中参数可以分为 可观变量 和 不可观变量,这其中不可观部分进一步分为 隐含参数 和 隐含变量。 变分贝叶斯的核心任务是寻找一个 概率分布Q(x;θ)Q(x;θ)去逼近真实的P(x)P(x), 并使用KL散度去估计其具体逼近程...
近日,中科大王杰教授团队 (MIRA Lab) 针对离线强化学习数据集存在多类数据损坏这一复杂的实际问题,提出了一种鲁棒的变分贝叶斯推断方法,有效地提升了智能决策模型的鲁棒性,为机器人控制、自动驾驶等领域的鲁棒学习奠定了重要基础。论文发表...
贝叶斯方法是一种基于概率的推理方法,能够处理不确定性问题,而神经网络则能够自动提取特征并进行复杂模式识别。贝叶斯神经网络将这两者结合起来,使得模型在处理复杂的不确定性问题时更加高效和准确。贝叶斯神经网络的核心思想是利用变分推断方法,对神经网络的参数进行概率建模。通过变分推断,我们可以对网络参数的不确定性进行...