Приблизительный вывод

Методы приближенного вывода позволяют изучать реалистичные модели на основе больших данных , жертвуя временем вычислений ради точности, когда точное обучение и вывод являются вычислительно невыполнимыми .

Основные методы занятий

• Приближение Лапласа
• Вариационные байесовские методы
• Марковская цепь Монте-Карло
• Распространение ожиданий
• Марковские случайные поля
• Байесовские сети
  • Вариативная передача сообщений
• Распространение сумасшедших и обобщенных убеждений

^{[1] [2]}

Смотрите также

• Статистический вывод
• Нечеткая логика
• Сбор данных

Ссылки

1. «Приблизительный вывод и ограниченная оптимизация». Неопределенность в искусственном интеллекте — UAI : 313–320. 2003.
2. "Приблизительный вывод" . Получено 2013-07-15 .

Внешние ссылки

• Том Минка, Microsoft Research (2 ноября 2009 г.). «Летняя школа машинного обучения (MLSS), Кембридж 2009, Приблизительный вывод» (видеолекция).