变分推断（Variational Inference）学习资料

最新推荐文章于 2025-10-29 11:51:12 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-29 11:51:12 发布 · 2.7k 阅读 · 6 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#变分推断 #变分贝叶斯

本文探讨了变分推断在贝叶斯框架下的应用，特别是其与神经网络的结合，介绍了mean-field和EP方法，并推荐了Bishop的PRML一书及徐亦达老师的视频作为学习资源。

在机器学习中，贝叶斯框架下有一类常用的求后验概率的近似方法——变分推断，在解决贝叶斯框架下的问题时很常用。自己还没有学习完，暂且先在此总结一些优质的学习资源：

  1. Bishop的PRML一书的2,10两章。第二章是一些常用概率分布的基础，第10章介绍了变分推断的方法，主要是mean-field和ep方法。
  2. 徐亦达老师的视频（YouTube），国内的同学可以从优酷上看。

变分推断应用广泛，看到一篇结合神经网络的：

  1. 当变分推断（variational inference）遇上神经网络，贝叶斯深度学习以及Pytorch开源代码
变分推断（Variational Inference）
梁小憨憨的博客
12-04 1581
本篇博客的推到内容全部来自 变分推断(Variational Inference)初探，原本博客内容写的非常清楚，请感兴趣的读者移步原博客，这里只当作笔记整理，方便以后查阅。
变分推断（Variational Inference）解析
u013602059的专栏
12-01 6543
假设在一个贝叶斯模型中，xxx为一组观测变量，zzz为一组隐变量（参数也看做随机变量，包含在zzz中），则推断问题为计算后验概率密度P=(z∣x)P=(z|x)P=(z∣x)。根据贝叶斯公式，有： p(z∣x)=p(x,z)p(x)=p(x,z)∫p(x,z)dzp(z|x)=\frac{p(x,z)}{p(x)}=\frac{p(x,z)}{\int p(x,z)dz}p(z∣x)=p(x)p(x,z)​=∫p(x,z)dzp(x,z)​ 但是在实际应用中，可能由于积分没有闭式解，或者是指数级的计算复杂度
变分推断：从理论推导到数据可视化
最新发布
weixin_39555947的博客
10-29 985
本文利用pymc编程，结合单变量高斯分布简单例子，将贝叶斯推断中通过采样与变分两种方法求解后验的过程进行了数据可视化，辅助理解贝叶斯理论的本质。但是真实数据、真是模型往往非常复杂。比如章节（2）中的双模态高斯混合模型，隐变量中除了两个高斯分布的参数，还多了一个样本状态随机变量，确定采样点来自于哪个高斯分布，在双模态情况下符合一个伯努利分布。而伯努利分布属于离散分布，pymc中不能用梯度下降法求解其变分分布。所以虽然变分推断ELBO目标函数方便求解其每一个样本的联合概率密度，但是其对。
【文生图系列】基础篇-变分推理（数学推导）
陶将的博客
06-18 4728
此篇博文主要介绍什么是变分推理(Variational Inference , VI)，以及它的数学推导公式。变分推理，是机器学习中一种流行的方式，使用优化的技术估计复杂概率密度。变分推理的工作原理：**首先选择一系列概率密度函数，然后采用KL散度作为优化度量找到最接近于概率密度的函数**。引入evidence lower bound的方法更容易计算近似概率。
变分推断
Andy_shenzl的博客
08-21 518
背景 频率角度–>优化问题 回归问题： model:f(w)=WTxf(w)=W^Txf(w)=WTx 策略：loss function:L(W)=∑i=1N∣∣WTxi−yi∣∣2L(W)=\sum_{i=1}^N||W^Tx_i-y_i||^2L(W)=∑i=1N​∣∣WTxi​−yi​∣∣2,D=(xi,yi)D=(x_i,y_i)D=(xi​,yi​),w=arg  minL(w)w=arg \,\,minL(w)w=argminL(w)–无约束优化 算法：1. 解析解 ∂L∂w=0\fra
变分推断（变分贝叶斯）
m0_58581487的博客
08-08 1330
本文从泛函和变分法的介绍出发，引出两种变分推断算法来解决贝叶斯模型中后验概率难以计算的问题，包括详细的公式推导。
ML17_变分推断Variational Inference
https://github.com/foxpup11?tab=repositories
09-04 828
https://www.bilibili.com/video/BV1aE411o7qd/?p=71&spm_id_from=pageDriver&vd_source=7dace3632125a1ef7fd32c285eb2fbac
变分推断（Variational Inference）、LDA（Latent Dirichlet Allocation）和EM算法（Expectation-Maximization Algorithm
Rhett_Butler0922的博客
05-15 1206
想象你在玩一个侦探游戏：你有一堆线索（观测数据xxx），想找出幕后真相（隐变量zzz在贝叶斯统计中，真相的分布是后验分布pz∣xp(z|x)pz∣x，但这个分布通常很复杂，计算起来像解一个超级复杂的拼图。变分推断就像是用一个简单的拼图（一个容易计算的分布qzq(z)qz）去“模仿”那个复杂的拼图，通过调整简单拼图的形状，让它尽可能接近真实的拼图。核心目标：用一个简单的分布qzq(z)qz去近似复杂的后验分布pz∣xp(z|x)pz∣x。
变分推断~
weixin_45683677的博客
01-28 1367
文章目录数据X与模型Z的关系基于平均场的变分推断基于梯度的变分推断重参数化 数据X与模型Z的关系 从模型到数据就是生成模型，其作用是去预估生成数据的分布 从数据到模型是推断模型，其作用是根据数据去得到因变量 基于平均场的变分推断 基于平均场将隐变量z分为若干个独立的团，这样求起来还是需要积分，其思想类似于坐标上升。 基于梯度的变分推断 这里补充一点，对于变分推断来说，基于的公式也是ELBO与KL散度，总体来说就是让q(z)q(z)q(z)去近似估计p(z∣x)p(z|x)p(z∣x)这个后验。 我们
变分推断（variational inference）
weixin_40248634的博客
06-13 3167
变分推断对观测值的边缘分布进行分解分解概率分布 把所有潜在变量和参数组成的集合记作Z\mathbf ZZ.观测变量的集合记作X\mathbf XX. 找到后验分布p(Z∣X)p(\mathbf Z|\mathbf X)p(Z∣X)的近似分布q(Z)q(\mathbf Z)q(Z), 用q(Z)q(\mathbf Z)q(Z)来逼近p(Z∣X)p(\mathbf Z|\mathbf X)p(Z∣X). 逼近的度量就是KL 散度。 通过Evidence lower Bound(ELOB) 目标函数的最小化 来间
转 变分推断(variational inference)学习笔记(1)——概念介绍
07-13
变分推断（variational inference）是一种用于在概率模型中近似推断潜在变量的方法。在概率模型中，我们通常有观测数据和潜在变量两个部分。我们希望通过观测数据集来估计潜在变量的后验分布。然而，由于计算复杂度...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值