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Ungefähre InferenzEs handelt sich um eine Methode zum Modelltraining, die für das Training eine Hypothesenüberprüfungslogik verwendet. Seine Kernaufgabe besteht darin, die Funktionserwartung unter einer bestimmten Verteilung zu berechnen oder die Randwahrscheinlichkeitsverteilung, die bedingte Wahrscheinlichkeitsverteilung usw. zu berechnen.
Da sie normalerweise Integrations- oder Summierungsoperationen erfordern und die Parameterbedingungen nicht sehr klar sind oder der Berechnungsaufwand relativ hoch ist, kann die Methode der ungefähren Inferenz die Kosten und den Schwierigkeitsgrad der Ableitung der Ergebnisse reduzieren.
Zufallsmethoden: Die Gibbs-Sampling-Methode schätzt die wahre Posterior-Verteilung anhand einer großen Anzahl von Stichproben und approximiert die Zielverteilung basierend auf realen Daten.
Vorteile: genauer, relativ einfacher Probenahmeprozess, leicht zu bedienen, gute theoretische Konvergenz
Nachteile: Langsame Konvergenzgeschwindigkeit, schwierige Beurteilung des Konvergenzgrads
Variationsrechnung: Nähern Sie die Posterior-Verteilung mit einer bekannten einfachen Verteilung.
Vorteile: analytische Lösung, geringer Rechenaufwand, hohe Geschwindigkeit, einfache Anwendung auf große Probleme
Nachteile: Der Ableitungsprozess ist relativ kompliziert und erfordert hohe menschliche Fähigkeiten
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Zufallsmethoden: Die Gibbs-Sampling-Methode schätzt die wahre Posterior-Verteilung anhand einer großen Anzahl von Stichproben und approximiert die Zielverteilung basierend auf realen Daten.
Vorteile: genauer, relativ einfacher Probenahmeprozess, leicht zu bedienen, gute theoretische Konvergenz
Nachteile: Langsame Konvergenzgeschwindigkeit, schwierige Beurteilung des Konvergenzgrads
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