文档名：Copula层次化变分推理
摘要：为提高Copula变分推理(CVI:CopulaVariationalInference)的近似性能,提出了一种Copula层次化变分推理方法(CHVI:CopulaHierarchicalVariationalInference).该方法的主要思想是将CVI方法中的Copula函数与层次化变分模型(HVM:HierarchicalVariationalModel)特殊的层次变分结构相结合,使HVM的变分先验服从CVI方法中的Copula函数.CHVI不但继承了CVI中的Copula函数较强的捕获变量相关性的能力,而且还继承了HVM的变分先验结构能获取模型隐变量依赖关系的优势,使CHVI可以更好地捕获隐变量之间的相关性,提高近似精度.利用基于经典的高斯混合模型验证CHVI方法,在合成数据集和实际应用数据集上的实验结果表明,CHVI方法的近似精度相较于CVI有较大提升.
Abstract：InordertoimprovetheapproximateperformanceofCVI(CopulaVariationalInference),theCHVI(CopulaHierarchicalVariationalInference)methodisproposed.ThemainideaofthismethodistocombinetheCopulafunctionintheCVImethodwiththespecialhierarchicalvariationalstructureoftheHVM(HierarchicalVariationalModel),sothatthevariationalprioroftheHVMobeystheCopulafunctionintheCVImethod.CHVInotonlyinheritsthestrongabilityoftheCopulafunctioninCVItocapturethecorrelationofvariables,butalsoinheritstheadvantageofthevariationalpriorstructureofHVMtoobtainthedependenciesofthehiddenvariablesofthemodel,sothatCHVIcanbettercapturetherelationshipbetweenhiddenvariables.correlationtoimprovetheapproximationaccuracy.TheauthorvalidatestheCHVImethodbasedontheclassicalGaussianmixturemodel.TheexperimentalresultsonsyntheticdatasetsandpracticalapplicationdatasetsshowthattheapproximateaccuracyoftheCHVImethodisgreatlyimprovedcomparedtotheCVImethod.
作者：欧阳继红 曹竞月 王腾Author：OUYANGJihong CAOJingyue WANGTeng
作者单位：吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012;吉林大学教育部符号计算与知识工程重点实验室,长春130012
刊名：吉林大学学报（信息科学版）
Journal：JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)
年，卷(期)：2024, 42(1)
分类号：TP391
关键词：变分推理 Copula函数 层次化 相关性
Keywords：variationalinference Copulafunction hierarchy correlation
机标分类号：TP391.41F832.51TP18
在线出版日期：2024年4月3日
基金项目：国家自然科学基金Copula层次化变分推理[
期刊论文] 吉林大学学报（信息科学版）--2024, 42(1)欧阳继红 曹竞月 王腾为提高Copula变分推理(CVI:CopulaVariationalInference)的近似性能,提出了一种Copula层次化变分推理方法(CHVI:CopulaHierarchicalVariationalInference).该方法的主要思想是将CVI方法中的Copula函数与层次化变分...参考文献和引证文献
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