論文の概要: A practical tutorial on Variational Bayes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.01327v1
• Date: Mon, 1 Mar 2021 22:11:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 23:56:19.486514
• Title: A practical tutorial on Variational Bayes
• Title（参考訳）: Variational Bayes の実践的チュートリアル
• Authors: Minh-Ngoc Tran, Trong-Nghia Nguyen, and Viet-Hung Dao
• Abstract要約: このチュートリアルでは、Variational Bayes (VB)、別名Variational InferenceまたはVariational Approximationについて簡単に紹介します。 この論文は、一般的に使用されるvbメソッドの範囲をカバーし、幅広いデータ分析実践者のコミュニティに資料をアクセスできるようにする試みである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7893310647034186
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This tutorial gives a quick introduction to Variational Bayes (VB), also called Variational Inference or Variational Approximation, from a practical point of view. The paper covers a range of commonly used VB methods and an attempt is made to keep the materials accessible to the wide community of data analysis practitioners. The aim is that the reader can quickly derive and implement their first VB algorithm for Bayesian inference with their data analysis problem. An end-user software package in Matlab together with the documentation can be found at https://vbayeslab.github.io/VBLabDocs/
• Abstract（参考訳）: このチュートリアルでは,変分ベイズ(VB)の実践的視点から,変分推論や変分近似(variantal Approximation)とも呼ばれている。 この論文は、一般的に使用されるvbメソッドの範囲をカバーし、幅広いデータ分析実践者のコミュニティに資料をアクセスできるようにする試みである。 目的は、読者がデータ分析問題でベイズ推論のための最初のVBアルゴリズムを迅速に導き出し、実装できることである。 Matlabのエンドユーザソフトウェアパッケージとドキュメントは、https://vbayeslab.github.io/VBLabDocs/にある。

関連論文リスト

• TrueLearn: A Python Library for Personalised Informational Recommendations with (Implicit) Feedback [4.575111313202425]
  この研究は、オンライン学習ベイズモデルのファミリーを含むTrueLearn Pythonライブラリについて説明する。 解釈可能性とユーザ制御のために、TrueLearnライブラリにはさまざまな表現が含まれており、エンドユーザーが学習者のモデルを視覚化するのに役立つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-20T07:21:50Z)
• SimLDA: A tool for topic model evaluation [2.6397379133308214]
  本稿では,LDA(Latent Dirichlet Allocation)に適用した新しい変分メッセージパッシングアルゴリズムを提案する。 金の標準VBとGibsサンプリングアルゴリズムを比較検討した。 コヒーレンス測度を用いて、ALBUは、特に小さなデータセットに対して、VBよりも正確な潜伏分布を学習することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-19T12:25:53Z)
• Unifying Approaches in Data Subset Selection via Fisher Information and Information-Theoretic Quantities [38.59619544501593]
  我々はフィッシャー情報を再検討し、それを用いて、他のいくつかの異なる方法が情報理論量の近似としてどのように接続されているかを示す。 データサブセットの選択、すなわち、アクティブラーニングとアクティブサンプリングでは、いくつかの最近の研究はフィッシャー情報、ヘッセン、勾配に基づく類似度行列、あるいは単に勾配長を用いてサンプル選択を導いた取得スコアを計算する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-01T00:36:57Z)
• Quasi Black-Box Variational Inference with Natural Gradients for Bayesian Learning [84.90242084523565]
  複素モデルにおけるベイズ学習に適した最適化アルゴリズムを開発した。 我々のアプローチは、モデル固有導出に制限のある効率的なトレーニングのための一般的なブラックボックスフレームワーク内の自然な勾配更新に依存している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-23T18:54:27Z)
• A Lagrangian Duality Approach to Active Learning [119.36233726867992]
  トレーニングデータのサブセットのみをラベル付けするバッチアクティブな学習問題を考察する。 制約付き最適化を用いて学習問題を定式化し、各制約はラベル付きサンプルにモデルの性能を拘束する。 数値実験により,提案手法は最先端の能動学習法と同等かそれ以上に機能することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-08T19:18:49Z)
• Transformers Can Do Bayesian Inference [56.99390658880008]
  我々はPFN(Presideed Data Fitted Networks)を提案する。 PFNは、大規模機械学習技術におけるインコンテキスト学習を活用して、大規模な後部集合を近似する。 我々は、PFNがガウス過程をほぼ完璧に模倣し、難解問題に対する効率的なベイズ推定を可能にすることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-20T13:07:39Z)
• Visual Transformer for Task-aware Active Learning [49.903358393660724]
  プールベースのアクティブラーニングのための新しいパイプラインを提案する。 提案手法は,学習中に使用可能なアンラベリング例を利用して,ラベル付き例との相関関係を推定する。 ビジュアルトランスフォーマーは、ラベル付き例と非ラベル付き例の間の非ローカルビジュアル概念依存性をモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T17:13:59Z)
• Task Agnostic Continual Learning Using Online Variational Bayes with Fixed-Point Updates [28.662887957256913]
  破滅的な忘れは、学習中のデータ分布の変化に対するニューラルネットワークの悪名高い脆弱性である。 オンライン変分ベイズ最適化問題に対する新しい不動点方程式を導出する。 非定常データ分散を処理できる連続学習のためのアルゴリズム(FOO-VB)を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-01T13:10:35Z)
• The FMRIB Variational Bayesian Inference Tutorial II: Stochastic Variational Bayes [1.827510863075184]
  このチュートリアルは、オリジナルのFMRIB Variational Bayesチュートリアルを再考する。 この新しいアプローチは、機械学習アルゴリズムに適用された計算方法に多くの類似性を持ち、恩恵を受けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-03T11:31:52Z)
• Simple and Effective VAE Training with Calibrated Decoders [123.08908889310258]
  変分オートエンコーダ(VAE)は、複雑な分布をモデル化するための効果的で簡単な方法である。 復号分布の不確かさを学習する校正復号器の影響について検討する。 本稿では,一般的なガウス復号器の簡易かつ斬新な修正を提案し,その予測分散を解析的に計算する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-23T17:57:47Z)
• Differentiable Reasoning over a Virtual Knowledge Base [156.94984221342716]
  コーパスを仮想知識ベース(KB)として,複雑なマルチホップ質問に答えるタスクについて検討する。 特に、コーパス内のエンティティの参照間の関係の経路をソフトに追従し、KBのようにテキストデータをトラバースするDrKITについて述べる。 DrKITは非常に効率的で、既存のマルチホップシステムよりも毎秒10-100倍のクエリを処理する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-25T03:13:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。