练习 2:高斯分布,正态分布
2016-05-24 16:38
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http://dongguo.me/blog/2014/01/01/expectation-propagation/
期望传播(Expectation Propagation): 基于bayesian的一种近似推断方法,常用于图模型中计算单个节点的边缘分布或者后验分布,属于message passing这一类推断方法
截断高斯: Truncated Gaussian
置信传播: Belief Propagation (后面会简称BP)
期望传播: Expectation Propagation (后面会简称为EP)
消息传递: Message passing
高斯相加:即两者的均值,方差都加
相减类似。x1=x-x2
x1=N(m1,v1)
X=N(m1+m2,v1+v2)
所以x-x2,就是N( (m1+m2)-m2,(v1+v2)-m2 )
相乘,不再正态分布
截断高斯
所以x-
期望传播(Expectation Propagation): 基于bayesian的一种近似推断方法,常用于图模型中计算单个节点的边缘分布或者后验分布,属于message passing这一类推断方法
截断高斯: Truncated Gaussian
置信传播: Belief Propagation (后面会简称BP)
期望传播: Expectation Propagation (后面会简称为EP)
消息传递: Message passing
高斯相加:即两者的均值,方差都加
相减类似。x1=x-x2
x1=N(m1,v1)
X=N(m1+m2,v1+v2)
所以x-x2,就是N( (m1+m2)-m2,(v1+v2)-m2 )
相乘,不再正态分布
截断高斯
所以x-
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