Förväntning propagation (Minka, 2001 ) är en mycket framgångsrik algoritm för variationsinferens. EP är en iterativ algoritm som kan användas för att approximera komplicerade distributioner, oftast senare distributioner som uppstår i Bayesian inställningar. Dess mest typiska användning är att hitta en Gaussian approximation till bakre distributioner, och i många tillämpningar av denna typ, EP presterar extremt bra. Förvånansvärt nog, trots dess utbredda användning, finns det mycket få teoretiska garantier på Gaussian EP. Ett grundläggande krav på statistiska inferensmetoder är att de ska fungera bra i gräns för oändliga data, och här visar vi att det verkligen är fallet för Europaparlamentet. I den klassiska stora datagränsen, där Bernstein-von Mises theorem gäller, bevisar vi att EP är exakt, vilket innebär att det återvinner rätt Gaussian posterior. Vi bevisar vidare att i samma gräns EP beter sig som en enklare algoritm vi kallar genomsnittlig-EP (aEP), och i sin tur aEP beter sig på samma sätt som Newton algoritm. Denna korrespondens ger intressanta insikter i EP:s dynamiska beteende, till exempel att den kan avvika under dålig initiering, precis som Newton-algoritmen. EP är en enkel algoritm att ange, men en svår att studera. Våra resultat bör underlätta ytterligare forskning kring de teoretiska egenskaperna hos denna viktiga metod.
För en nyligen genomförd studie av Europaparlamentet i den stora datagränsen, se REF.
Expectation Propagation in the large-data limit
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}