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Jul, 2021
神经变分梯度下降
Neural Variational Gradient Descent
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Lauro Langosco di Langosco, Vincent Fortuin, Heiko Strathmann
TL;DR
本文提出了一种基于神经网络的参数化证见函数的改进 Stein 变分梯度下降方法，旨在解决传统 Stein 变分梯度下降中选择核函数的难题，经实验证明该方法在合成推理问题、贝叶斯线性回归和贝叶斯神经网络推理问题中有效可行。
Abstract
Particle-based approximate
bayesian
inference
approaches such as
stein variational gradient descent
(SVGD) combine the flexibility and con
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