Jun, 2019
从头开始的稀疏变分推断:基于贝叶斯核心集
Sparse Variational Inference: Bayesian Coresets from Scratch
Trevor Campbell, Boyan Beronov
TL;DR本研究提出了一种基于稀疏约束变分推断视角的 Riemannian coresets 构建算法,与过去的方法相比,该算法不需要一个合理的后验近似。实验结果表明,提出的算法能够不断改善 coreset,大大减小 KL 散度,从而提供最先进的 Bayesian 数据集概括。