Modele grafice, familii exponențiale și inferență variațională

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 3 voturi.

Titlul original:

Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference

Conținutul cărții:

Formalismul modelelor grafice probabilistice oferă un cadru unificator pentru captarea dependențelor complexe dintre variabilele aleatorii și pentru construirea de modele statistice multivariate la scară largă. Modelele grafice au devenit un punct central al cercetării în multe domenii statistice, computaționale și matematice, inclusiv bioinformatica, teoria comunicării, fizica statistică, optimizarea combinatorie, prelucrarea semnalelor și a imaginilor, recuperarea informațiilor și învățarea statistică automată.

Multe probleme care apar în cazuri specifice - inclusiv problemele cheie de calculare a marginalelor și modurilor distribuțiilor de probabilități - sunt cel mai bine studiate în cadrul general. Lucrând cu reprezentări ale familiilor exponențiale și exploatând dualitatea conjugată dintre funcția cumulant și entropia familiilor exponențiale, lucrarea Graphical Models, Exponential Families and Variational Inference dezvoltă reprezentări variaționale generale ale problemelor de calcul al probabilităților, probabilităților marginale și configurațiilor cele mai probabile.

Ea descrie modul în care o mare varietate de algoritmi - printre care sum-product, metode variaționale cluster, propagarea așteptărilor, metode de câmp mediu și max-product - pot fi înțelese în termeni de forme exacte sau aproximative ale acestor reprezentări variaționale. Abordarea variațională oferă o alternativă complementară la Markov chain Monte Carlo ca sursă generală de metode de aproximare pentru inferența în modele statistice la scară largă.