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近似推理网络

时间：2025-01-27 10:04:31 来源：互联网作者：

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深度学习（三）：推断问题 (精确推断、近似推断、采样方法)2020年3月21日 · 近似推断解决一些精确推断无法解决的问题，当图结构中变量的局部关系比较复杂的时候，就会采用近似推断。主要有三种：环路信念传播，是相对于上面的链式信念传播更多内容请查看https://www.cnblogs.com/liuxiangyan/p/12542483.html

变分推理（variational inference）近似推理简单地说就是一种用来近似一个计算复杂（intractable）的分布或者至少获得目标分布的一些统计量（statistics）的方法。首发于智能随想切换模式更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/138184201

https://blog.csdn.net/benny_zhou2004/article/details/近似推断它揭示了这篇学术论文的核心内容是探讨在某种特定数学结构，即伪距离空间中，三种不同的近似推理模式之间的等价关系。近似推理是逻辑学和计算机科学中一个非常重要更多内容请查看https://blog.csdn.net/benny_zhou2004/article/details/143205947

高级人工智能系列（一）——贝叶斯网络、概率推理和朴素概率论基础。1.1 样本空间 Ω。样本空间是随机试验中所有可能的取值的集合。比如，掷骰贝叶斯法则。我们可以将\(P(A|B)\)和\(P(B|A)\)这两个条件概率通过贝叶斯公式联系起贝叶斯网络。贝叶斯网络的拓扑结构是一个有向无环图(DAG)。其节点表示随机变量，如果概率推理。概率推理属于推理的一种形式，是根据一系列不确定的信息作出决定时的推理。比朴素贝叶斯网络分类器(Naive Bayesian Classifier)这里只做简单介绍。所谓朴素，就是简单的请在 cnblogs.com 查看完整列表更多内容请查看https://www.cnblogs.com/kindbrave/p/16904758.html

贝叶斯网络+推理+近似推理+变分法本文介绍了变分法在概率推理中的应用，特别是朴素平均场理论如何将复杂问题转化为低自由度问题进行近似处理。详细阐述了朴素平均场算法的变分优化过程，包括目标函数、迭代优化和平均场方程。此外，还讨论了循更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_36739040/article/details/110874049

《高级机器学习》第七讲近似推断算法近似推断是贝叶斯学派机器学习的核心知识，本节课程比较简略，进一步学习可参照 b站《机器学习白板推导系列》以下两节变分推断： https://www. bilibili.com/video/BV1D W41167vrsoftku.cn软件库更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/430956576

一文读懂贝叶斯推理问题：MCMC方法和变分推断2019年7月29日 · 本文将讨论两种可用于解决贝叶斯推理问题的主要方法：基于采样的马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo，简称MCMC)方法和基于近似的变分推理(Variational Inference，简称VI)方法。更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/75617364

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挂云帆学习网动态贝叶斯网络中的近似推理_挂云帆2023年2月11日 · 15.5.3 动态贝叶斯网络中的近似推理第十四章描述了两种近似算法：似然加权（图 14.14）和马尔可夫链蒙特卡洛算法（MCMC，图14.15）。这两种方法中，前者能够很容更多内容请查看https://www.guayunfan.com/lilun/560853.html

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