周辺分布とは、確率論や統計学において、多次元確率変数のうち一部の変数のみを含む確率分布のことを指します。

意味

2 つの変数に関連する確率分布があるとします。 $latex P(x, y) $

特定の 1 つの変数の周辺分布は、他の変数を考慮した条件付き確率分布です。 $latex P(x)=\sum_{y} P(x, y)=\sum_{y} P(x | y) P( y) $

この周辺分布では、他の変数の影響を考慮せずに、1 つの変数についてのみ確率分布を取得します。実際には、次元削減操作が実行されます。

たとえば、実際のアプリケーションでは、人工ニューラル ネットワークのニューロンは相互に関連付けられており、それぞれのパラメーターを計算する際に、周辺分布を使用して特定のニューロン (変数) の値が計算されます。

参照元：https://zh.wikipedia.org/wiki/marginal distribution