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假设我有 gamma=10 的泊松分布。我想拟合一个高斯分布,它可以最小化泊松分布的 KL 散度。这可以通过变分推理来实现。我如何使用 Stan 进行此优化?
reference manual有一个关于 VI 的章节,但只提供了一些有关如何内部实现的高级信息,而不是如何使用它。
user guide在第 22.2 章中提到了 VI,但仅对其效率进行了一些一般性评论。
关于 SO 的相关问题可能是:Variational inference in PyStan API?
但这只是询问 advi 是否已经在 PyStan 中实现(它已经实现了)。没有其他信息。
最佳答案
CmdStanPy 包含一个示例笔记本:
关于machine-learning - Stan:如何使用变分推理来拟合分布,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59276428/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!