Copula层次化变分推理

作者：欧阳继红; 曹竞月; 王腾

来源：吉林大学学报(信息科学版), 2023, 1-8.

DOI：10.19292/j.cnki.jdxxp.20230614.001

• 变分推理
• Copula函数
• 层次化
• 相关性

为提高Copula变分推理(CVI:Copula Variational Inference)的近似性能,提出了一种Copula层次化变分推理方法(CHVI:Copula Hierarchical Variational Inference)。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:Hierarchical Variational Model)特殊的层次变分结构相结合,让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。基于经典的高斯混合模型来验证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。

• 单位
  吉林大学