Command Palette
Search for a command to run...
الاستدلال المتغير
Date
الاستدلال المتغير هو طريقة للاستدلال التقريبي في النماذج الرسومية الاحتمالية. وبالمقارنة مع طرق التوزيع العشوائي المعتمدة على أخذ العينات، فهي طريقة تقريب حتمية.
تعريف
يمكن تلخيص النقاط الرئيسية لفكرة الاستدلال التبايني على النحو التالي:
- استخدم توزيعًا بسيطًا معروفًا لتقريب توزيع معقد يحتاج إلى استنتاج؛
- تقييد أنواع التوزيعات التقريبية؛
- يتم الحصول على توزيع خلفي تقريبي مع حل محلي مثالي ولكن محدد.
الهدف الأصلي هو استنتاج التوزيع المطلوب p بناءً على البيانات الموجودة؛ عندما لا يكون من السهل التعبير عن p ولا يمكن حلها بشكل مباشر، يمكنك محاولة استخدام الاستدلال المتغير، أي العثور على توزيع q يسهل التعبير عنه وحله. عندما يكون الفرق بين q وp صغيرًا جدًا (مسافة تباعد KL هي الأصغر)، يمكن استخدام q كتوزيع تقريبي لـ p ويصبح نتيجة الإخراج.
طلب
غالبًا ما يتم استخدام الاستدلال المتغير في التقدير البايزي والتعلم الآلي لتقريب التكاملات المعقدة، وهو مناسب لاستنتاج نماذج معقدة مختلفة.
مراجع 【1】http://crescentmoon.info/2013/10/03/ ملاحظات حول تعلم الاستدلال المتغير 1- مقدمة المفهوم
Build AI with AI
From idea to launch — accelerate your AI development with free AI co-coding, out-of-the-box environment and best price of GPUs.