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Oct, 2023
小规模概率元学习中的神经网络分摊推理
Amortised Inference in Neural Networks for Small-Scale Probabilistic Meta-Learning
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Matthew Ashman, Tommy Rochussen, Adrian Weller
TL;DR
使用全局诱导点变分逼近来构造一系列条件分布，从而准确地对真实后验分布进行近似，其中诱导输入可以被实际数据替代，使变分分布由每个数据点的近似似然组成，从而实现了基于完整数据点的均摊推断。
Abstract
The
global inducing point variational approximation
for
bnns
is based on using a set of
inducing inputs
to construct a series of
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