Vi utvecklar en generell variantell inferensmetod som bevarar beroendet bland de latenta variablerna. Vår metod använder copulas för att öka familjer av distributioner som används i medelfält och strukturerade approximationer. Copulas modell det beroende som inte fångas upp av den ursprungliga variationsfördelningen, och därmed den utökade variationsfamiljen garanterar bättre approximationer till den bakre. Med stokastisk optimering kan man dra slutsatser om den utökade distributionen. Dessutom är vår strategi generisk: den kan tillämpas på varje slutledningsförfarande som för närvarande använder medelfält eller strukturerat tillvägagångssätt. Kopula variationsinferens har många fördelar: den minskar partiskheten; den är mindre känslig för lokala optima; den är mindre känslig för hyperparametrar; och den hjälper till att karakterisera och tolka beroendet bland de latenta variablerna.
Copula VI modeller beroenden mellan latenta variabler med hjälp av en vinstock copula funktion REF.
Copula variational inference
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}