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经验近似 概述
- 13 一月 2023
对于大多数模型，我们使用抽样 MCMC 算法，如 Metropolis 或 NUTS。在 PyMC 中，我们习惯于存储 MCMC 样本的迹，然后使用它们进行分析。对于 PyMC 中的变分推断子模块，有一个类似的概念：Empirical。这种类型的近似存储 SVGD 采样器的粒子。独立的 SVGD 粒子和 MCMC 样本之间没有区别。Empirical 充当 MCMC 抽样输出和成熟的 VI 工具（如 apply_replacements 或 sample_node）之间的桥梁。有关接口描述，请参阅 variational_api_quickstart。在这里，我们将只关注 Emprical，并概述 Empirical 近似的具体事项。