論文の概要: Correcting the Laplace Method with Variational Bayes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.12945v1
- Date: Thu, 25 Nov 2021 07:01:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-04 21:03:59.703280
- Title: Correcting the Laplace Method with Variational Bayes
- Title(参考訳): 変分ベイズによるラプラス法の補正
- Authors: Janet van Niekerk, Haavard Rue
- Abstract要約: ラプラス法とそれに続く変分ベイズ補正を後平均に用いたハイブリッド近似法を提案する。
シミュレーションおよび実データを用いて,本手法とその利点を大規模かつ大規模に説明する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Approximate inference methods like the Laplace method, Laplace approximations
and variational methods, amongst others, are popular methods when exact
inference is not feasible due to the complexity of the model or the abundance
of data. In this paper we propose a hybrid approximate method namely Low-Rank
Variational Bayes correction (VBC), that uses the Laplace method and
subsequently a Variational Bayes correction to the posterior mean. The cost is
essentially that of the Laplace method which ensures scalability of the method.
We illustrate the method and its advantages with simulated and real data, on
small and large scale.
- Abstract(参考訳): ラプラス法、ラプラス法、変分法などの近似推論手法は、モデルの複雑さやデータの豊富さのために正確な推論が不可能な場合によく用いられる手法である。
本稿では,ラプラス法と後平均の変分ベイズ補正を用いた,低位変分ベイズ補正(vbc)というハイブリッド近似法を提案する。
コストは本質的にlaplaceメソッドのそれであり、メソッドのスケーラビリティを保証する。
本手法とその利点をシミュレーションおよび実データを用いて,小規模かつ大規模に解説する。
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