条件VI

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文件名称：条件VI
文件大小：5KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-10 08:15:00
Python CATVI：分层贝叶斯非参数模型的条件和自适应截断的变分推断 该存储库包含Python中的论文“ CATVI：用于多层贝叶斯非参数模型的条件和自适应截断的变分推断”（ICML 2021）的实现。 论文摘要 当前用于层级贝叶斯非参数模型的变分推断方法可以更准确地描述由于均值场设置而导致的潜在变量之间的相关结构，也不会由于普遍的截断而推断出真实的后验维数。 为了克服这些局限性，我们通过最大化非参数证据下界并将Monte Carlosampling集成到随机变分推理框架中，提出了条件和自适应截断的变分推理方法（CATVI）。 与传统的变分推理方法相比，CATVI具有多个优势，包括变数和真实后验之间的差异较小，降低了欠拟合或过拟合的风险，并提高了预测准确性。 对三个大型数据集（arXiv，纽约时报和*）的实证研究表明，CATVI在贝叶斯非参数主题模型中的应用在较低的困惑度和更清晰的主题词聚类

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ConditionalVI-master
----README.md(2KB)
----CATVI.py(18KB)