Приблизительный вывод - Approximate inference
Приблизительный вывод методы позволяют изучать реалистичные модели из большое количество данных жертвуя временем вычислений на точность, когда точное обучение и вывод находятся вычислительно трудноразрешимый.
Основные классы методов
- Вариационные байесовские методы
- Цепь Маркова Монте-Карло
- Распространение ожидания
- Марковские случайные поля
- Байесовские сети
- Петлевой и обобщенный распространение веры
Смотрите также
использованная литература
- ^ «Приближенный вывод и оптимизация с ограничениями». Неопределенность в искусственном интеллекте - UAI: 313–320. 2003.
- ^ «Приблизительный вывод». Получено 2013-07-15.
внешние ссылки
- Том Минка, Microsoft Research (2 ноября 2009 г.). «Летняя школа машинного обучения (MLSS), Кембридж, 2009 г., приблизительный вывод» (видеолекция).