Fugu-MT 論文翻訳(概要): Derivation of the Variational Bayes Equations

論文の概要: Derivation of the Variational Bayes Equations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/1906.08804v6
Date: Sun, 18 Aug 2024 21:04:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-23 20:22:50.253984
Title: Derivation of the Variational Bayes Equations
Title（参考訳）: 変分ベイズ方程式の導出
Authors: Alianna J. Maren,
Abstract要約: 本技術報告では、その派生について詳述する。さらに、変分ベイズ法が新しい計算エンジンの枠組みをどのように提供するかを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The derivation of key equations for the variational Bayes approach is well-known in certain circles. However, translating the fundamental derivations (e.g., as found in Beal's work) to Friston's notation is somewhat delicate. Further, the notion of using variational Bayes in the context of a system with a Markov blanket requires special attention. This Technical Report presents the derivation in detail. It further illustrates how the variational Bayes method provides a framework for a new computational engine, incorporating the 2-D cluster variation method (CVM), which provides a necessary free energy equation that can be minimized across both the external and representational systems' states, respectively.
Abstract（参考訳）: 変分ベイズアプローチの鍵方程式の導出は、ある円でよく知られている。しかし、基本的な導出(例えば、ビールの作品に見られるような)をフリストンの表記に翻訳することはやや微妙である。さらに、マルコフ毛布を持つ系の文脈で変分ベイズを使用するという概念には特別な注意が必要である。本技術報告では、その派生について詳述する。さらに、変分ベイズ法が新しい計算エンジンの枠組みを提供し、2次元クラスター変分法(CVM)を取り入れ、外部系と表象系の両方の状態を最小化できる必要自由エネルギー方程式を提供する。

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