变分推断

变分推断（Variational Inference, VI）是贝叶斯近似推断方法中的一大类方法，它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（Markov Chain Monte Carlo, MCMC），VI 具有更好的收敛性和可扩展性（scalability），更适合求解大规模近似推断问题 [14]。

变分推断概述

在概率机器学习问题中，其一个中心任务是在给定观测数据变量X的条件下，计算潜在变量Z的后验概率分布 P ( Z ∣ X ) P(Z|X) P(Z∣

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