变分贝叶斯学习

最新推荐文章于 2025-05-02 13:39:23 发布
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分类专栏： 话题模型
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记录两个学习档案：

  1. https://www.leiphone.com/news/201703/cUbfLxKPgy7ecqku.html
  2. https://www.leiphone.com/news/201703/djm3u9LLqylr3C8N.html?type=preview

希望有生之年能够看懂吧！！

更希望可以看懂Streaming Variant Bayes。我现在是概率贝叶斯学派

变分贝叶斯深度学习综述
Paper weekly
03-21 3485
©PaperWeekly 原创 ·作者 |薛博阳单位 |香港中文大学研究方向|语言模型引言近年来，贝叶斯深度学习（Bayesian Deep Learn-ing）在诸多领域得到广...
变分贝叶斯（Variational Bayes）
热门推荐
weixin_30851409的博客
08-09 1万+
此文公式图片不全。详见博客：http://www.blog.huajh7.com/variational-bayes/ 【关键字】平均场理论，变分法，贝叶斯推断，EM算法，KL散度，变分估计，变分消息传递 引言 · 从贝叶斯推断说起 Question：如果我们有一组观测数据D，如何推断产生这些数据的模型m？ 模型由1）模型的类别ξ（如高斯分布，伽马分布，...
变分贝叶斯学习记录
weixin_43509834的博客
05-30 2946
一、基础知识 1.为什么要变分贝叶斯？ 这是由于传统贝叶斯算法中的后验概率(Posterior)P(Z∣X)P(Z|X)P(Z∣X)难以求解（其中XXX为已知的观测数据，ZZZ为隐变量），因此，通过变分贝叶斯的方法，寻找一个近似后验概率的概率向量，以代替传统方法中的难以求解的后验概率。后文中，在正式介绍变分贝叶斯之前，我们先来介绍一下EM算法及隐变量的含义。 2. EM算法都干了些啥？ 我们先以混合高斯模型(GMM)为例，来解释一下EM（Expectation-Maximization Algorithm）
变分贝叶斯方法在信号处理中的应用详解
最新发布
weixin_35671843的博客
05-02 762
变分贝叶斯（Variational Bayesian, VB）方法是一种在统计学和机器学习领域内应用广泛的近似推理技术。它通过变分推断来逼近复杂的后验概率分布，将难以直接求解的积分问题转化为可优化的数学问题，进而简化了模型的计算过程。与传统的贝叶斯推断方法相比，VB在处理大规模数据集和高维问题时表现出更高的效率和灵活性。在这一章中，我们将介绍变分贝叶斯方法的基础知识，包括其核心概念、基本原理及如何将变分推断应用于信号处理领域。
变分贝叶斯
smith24122412的专栏
08-07 2479
原文 :https://www.jiqizhixin.com/graph/technologies/6d2f1b85-5b68-4427-abf1-e29a5075f66e 变分贝叶斯是一类用于贝叶斯估计和机器学习领域中近似计算复杂（intractable）积分的技术。它主要应用于复杂的统计模型中，这种模型一般包括三类变量：观测变量(observed variables, data)，未知参数...
【机器学习】 贝叶斯理论的变分推理
gongdiwudu的专栏
08-04 6523
贝叶斯原理，站在概率角度上似乎容易解释，但站在函数立场上就不那么容易了；然而，在高端数学模型中，必须要在函数和集合立场上有一套完整的概念，其迭代和运算才能有坚定的理论基础。
利用变分贝叶斯算法进行目标跟踪
10-20
利用变分贝叶斯方法进行目标跟踪，并且适用于噪声统计特性未知的情况。
机器学习(变分贝叶斯、粒子滤波及边缘PF,内容包括大量课件、MATLAB代码)_MATLAB_变分贝叶斯_机器学习_粒子滤波
09-23
在机器学习领域，变分贝叶斯方法、粒子滤波以及边缘粒子滤波是重要的算法和技术，它们在理解和解决复杂数据建模问题时扮演着关键角色。这些概念通常与概率图模型、贝叶斯推断和非线性动态系统估计紧密相关。下面将...
基于变分贝叶斯学习的光伏功率波动特性研究
01-12
对光伏出力爬坡率进行分析，建立光伏出力爬坡率的高斯混合模型，并用变分贝叶斯学习算法估计模型参数。某光伏电站大量实测数据检验表明，在进行光伏功率波动特性研究方面，在不同时间尺度和天气类型下，变分贝叶斯...
基于变分贝叶斯学习的音频水印盲检测方法
01-14
在音频帧的DCT系数上嵌入扩频水印，对嵌入水印的音频帧和原始音频帧分别提取MFCC特征进行训练，分别建立高斯混合模型，并通过变分贝叶斯学习方法估计出高斯混合模型的参数，检测时依据最大似然的原则。实验结果显示...
matlab实现变分贝叶斯的自适应卡尔曼滤波-matlab-变分贝叶斯-自适应卡尔曼-卡尔曼滤波
12-22
内容概要：本文介绍了变分贝叶斯的自适应卡尔曼滤波算法，结合变分贝叶斯推断和卡尔曼滤波算法的优势，通过引入非线性建模和参数学习机制，提高了滤波算法在动态环境中的适应性和鲁棒性。文章详细阐述了算法的原理、...
研究论文-基于变分稀疏贝叶斯学习的DOA估计.pdf
08-07
针对传统稀疏贝叶斯学习的DOA估计算法复杂度较高、收敛速度较慢等问题，提出了一种基于变分稀疏贝叶斯学习的DOA估计算法。首先通过空间网格划分方式建立基于稀疏表示的DOA估计信号模型；其次在此模型基础上为未知待估计参数指定先验分布，得出稀疏信号的后验概率分布；然后利用变分贝叶斯学习算法，通过最小化KL散度寻求后验概率分布的近似分布；最后估计出未知参数，并得到信号的DOA估计值。根据MATLAB仿真图的结果，该算法成功估计出信号的DOA，并达到了预期效果。与传统稀疏贝叶斯学习算法相比，该算法单快拍下具有更高的DOA估计精度以及更快的收敛速度。
变分贝叶斯推理（平均场理论，变分法，贝叶斯推断，EM 算法，KL 散度，变分估计，变分消息传递）
10-21
平均场理论，变分法，贝叶斯推断，EM 算法，KL 散度，变分估计，变分消息传递
胡海昌的变分学（学习变分的经典入门）
03-05
胡海昌的《变分学》这一本书给予了我无穷的 吸引力，今后的我会无数次的阅读欣赏她的美妙的旋律，但 是这不代表她真的就是那么完美无暇，首先这本书仅仅是一个数学变 分学这一分支的科普书籍，因为她的知识结构严重的不完善，其次这 本书虽然名为“变分学”其实际上应该是作为有限元学习的科普读物。 但是尽管这本书还有这么多不足之处，但是这也不可以就全盘否认她 的魅力所在！总得来说我对此书的打分应该是满分！
变分法基础
10-22
一本很好的适合物理方向同学学习的变分教材，讲述的观点比较偏向于物理。
variantal_continual_learning：判别模型的变分连续学习
02-27
variantal_continual_learning 判别模型的变分连续学习 依存关系 安装 点安装火炬点安装blitz-bayesian-pytorch
变分贝叶斯近似
weixin_55252589的博客
12-29 1494
Wang and Titterington (2004) 证明，在足够多的观测结果下，这种近似分布家族将正确地描述后验均值，而这对基于抽样的推断方法一般是不成立的。对于完全贝叶斯推断，变分近似通常比MCMC快得多，在某些情况下，它有助于估计其他方法无法估计的模型。这种被低估的可变性是变分近似的一个缺点，然而，它是直接可控的，取决于一组透明且易于修改的假设。注意，变量参数应首先转换为无约束空间，即在对数尺度上的标准差，并不需要雅可比行列式。的支撑在实轴，所以多元正态分布为一个合适的变分分布。
变分贝叶斯估计：KL散度及变分自由能
新型多传感器导航融合算法及基于贝叶斯框架下自适应鲁棒滤波
01-18 1827
这可以通过最小化KL散度来找到最优的变分分布，从而近似真实的后验分布。它是变分推断中的一个目标函数，通过最小化变分自由能，可以找到一个近似分布，使其尽可能接近真实的后验分布。变分自由能与最大化证据下界是等价的，因为最大化 ELBO 的过程等价于最小化其负值，即最小化变分自由能，且通常通过迭代的方式进行。通过最小化变分自由能，我们在近似分布的选择中取得了折中，同时考虑了与真实后验的接近度和模型对观测数据的拟合。其中，Q 是我们希望找到的近似分布，P 是真实的后验分布，X 是观测数据，Z 是未知的潜在变量。
变分贝叶斯学习在光伏功率波动特性分析中的应用
"该文研究了光伏功率波动特性，特别是基于变分贝叶斯学习的光伏功率爬坡率分析。光伏功率的波动性是电力系统稳定运行的一大挑战，尤其是在高光伏并网渗透率的情况下。文章指出，爬坡率是衡量这种波动的关键指标，它...
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