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题目性缩进脱钩取舍分析高斯系数近似变异推理
抽象性:乘积近似值用于变异推理时,往往低估不确定性-以各种方式测量-即分配方法的不确定性-预想近似值两种常用方法测量六大不确定性缺陷:(一) 误差度;(二) 误差度深入理解这些效果和关系,我们研究信息环境,可清晰分析这些效果(优雅分析):高斯近似矩阵q总低估p成分差和entroypy并显示q的倍数取法二分制取法:它因分量差缩小而下降(我们第一个不确定性度),但因子化近似法脱钩p图形模型节点增加我们研究各种偏差表现, 特别是问题维度增长时p和q间单构值间差渐渐变小, 即使q小于每个构值差因常量倍增因子并用缩进脱钩连接 问题维度和条件数p最后,我们介绍高斯目标和非高斯目标的经验结果,前者验证我们的分析,后者探索其局限性