Variational Bayesian Monte Carlo (VBMC) 项目推荐

Variational Bayesian Monte Carlo (VBMC) 项目推荐

vbmc Variational Bayesian Monte Carlo (VBMC) algorithm for posterior and model inference in MATLAB 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vb/vbmc

VBMC（变分贝叶斯蒙特卡洛）是一个开源项目，主要使用MATLAB编程语言开发。该项目旨在为后验分布和模型推断提供一种近似推断方法。

项目基础介绍

VBMC算法是一种设计用于拟合和评估计算模型的后验分布和模型证据的近似推断方法。这种算法特别适用于那些对数似然函数是黑箱（即梯度不可用）的情况，以及计算相对昂贵的模型。VBMC能够在不需要太多调整的情况下运行，并且对于熟悉BAD（基于贝叶斯优化的模型拟合算法）的用户来说，设置起来特别简单。

核心功能

VBMC的核心功能包括：

• 同时计算模型参数的近似后验分布。
• 估计对数模型证据的下界，这是贝叶斯模型选择的指标。
• 提供了一种基于高斯过程和混合高斯分布匹配的变分推断方法。
• 迭代过程中使用主动采样来探索后验景观并减少近似中的不确定性。

VBMC在各种人工测试问题和大量来自计算和认知神经科学的实际模型拟合问题上的广泛基准测试表明，它通常（且往往大幅度地）优于其他基于样本效率的贝叶斯推断方法。

最近更新的功能

最近更新的VBMC v1.0版本包含以下新功能：

• 支持噪声似然模型，允许对似然函数的噪声评估进行处理。
• 引入线性变换以更好地表示变分后验空间。
• 对算法的设置进行了多项调整，以提高性能。

这些更新使得VBMC算法更加灵活和强大，能够处理更广泛的模型拟合问题。

vbmc Variational Bayesian Monte Carlo (VBMC) algorithm for posterior and model inference in MATLAB 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vb/vbmc