論文の概要: Probabilistic Inference and Learning with Stein's Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07467v1
• Date: Sun, 08 Mar 2026 05:09:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:14.615202
• Title: Probabilistic Inference and Learning with Stein's Method
• Title（参考訳）: スタイン法による確率論的推論と学習
• Authors: Qiang Liu, Lester Mackey, Chris Oates,
• Abstract要約: この本は、確率論的推論とスタインの手法による学習の理論的および方法論的側面の概要を提供する。 シュタイン作用素とスタイン集合との差分を構築するためのレシピが提供される。 スタイン作用素とスタイン変分勾配勾配の接続は詳細に設定される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.20761757901659
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This monograph provides a rigorous overview of theoretical and methodological aspects of probabilistic inference and learning with Stein's method. Recipes are provided for constructing Stein discrepancies from Stein operators and Stein sets, and properties of these discrepancies such as computability, separation, convergence detection, and convergence control are discussed. Further, the connection between Stein operators and Stein variational gradient descent is set out in detail. The main definitions and results are precisely stated, and references to all proofs are provided.
• Abstract（参考訳）: このモノグラフは、スタインの手法による確率的推論と学習の理論的および方法論的側面の厳密な概要を提供する。 シュタイン作用素とスタイン集合からスタイン離散性を構築するためのレシピが提供され、計算可能性、分離、収束検出、収束制御といったこれらの離散性の性質が議論される。 さらに、スタイン作用素とスタイン変分勾配勾配の接続を詳細に設定する。 主要な定義と結果は正確に述べられ、すべての証明への参照が提供される。

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