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变分推断（VariationalInference）是贝叶斯近似推断方法中的一大类方法，将后验推断问题巧妙地转化为优化问题进行求解，相比另一大类方法马尔可夫链蒙特卡洛方法，变分推断具有更好的收敛性和可扩展性，更适合求解大规模近似推断问题。
变分推断（VariationalInference,VI）是贝叶斯近似推断方法中的一大类方法，将后验推断问题巧妙地转化为优化问题进行求解，相比另一大类方法马尔可夫链蒙特卡洛方法（MarkovChainMonteCarlo,MCMC），VI具有更好的收敛性和可扩展性（scalability
变分推断参考：【一文学会】变分推断及其求解方法_小明的博客-CSDN博客_变分推断基本思路在概率模型中，常常需要近似难以计算的概率分布，在贝叶斯统计中，所有的对于未知量的推断(inference)问题可以看做是对后验概率(posterior)的计算。而这一概率通常难以计算，可以利用MCMC马尔科夫链蒙特卡洛...
希望大家能推荐一下这方面的论文。…首页会员发现等你来答登录机器学习神经网络贝叶斯理论PRML深度学习（DeepLearning）变分推断贝叶斯神经网络有什么论文可以推荐阅读吗...
对所有模型使用变分推断，并使用随机变分推断SVI(Hoffmanetal.,2013)加速优化。batchsize为1,000个文档。LDA设置学习率的delay为10，forgettingfactor为0.85，SVI中使用5个内部步骤来优化局部变量；其它模型使用局部变量的amortizedinference。
变分推断要解决的问题类，叫做概率机器学习问题。简单来说，专家利用他们的知识，给出合理的模型假设p(z,x)，其中包括隐含变量z和观察值变量x。（需要说明的是，隐含变量z在通常情况下不止一个，并且相互之间存在依赖关系，这也是问题难求解的原因之一。
变分推断（VariationalInference）入门学习笔记-GMM模型.笔记主要基于经典论文BleiDM,KucukelbirA,McauliffeJD.VariationalInference:AReviewforStatisticians[J].2016.正好是准备做的一篇ppt报告，直接复制粘贴下来了。.因为笔者入门级别，参考的除了论文，就是网上的帖子...
在论文《变分推理与深度学习：一种新的综合方法》，我们针对变分（贝叶斯）推理、生成建模、表示学习、半监督学习和随机优化等问题，提出了新的解决方法。我们提出一种高效的变分推理算法[KingmaandWelling,2013](chapter2)，适用于大模型求解高维
Abstract变分推断是贝叶斯近似推断方法中的一大类方法，将后验推断问题巧妙地转化为优化问题进行求解。而马尔科夫蒙特卡洛（MCMC）采样也是近似推断的一种重要方法，其改进包括Metropolis-Hastings算法，Gibbs采样。在MCMC不满足性能要求...
每周一起读×招募|ICML2019：基于粒子的变分推断加速方法.PaperWeekly.5人赞同了该文章.”每周一起读“是由PaperWeekly发起的论文共读活动，我们结合自然语言处理、计算机视觉和机器学习等领域的顶会论文和前沿成果来指定每期论文，并且邀请论文作者...
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