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Fokker-Planck
PDE与机器学习(四):变分推断与Fokker-Planck方程
变分推断与 Langevin MCMC 在连续时间下是同一个 Fokker-Planck PDE:从 SDE 推导密度演化、KL 散度作为 Wasserstein 梯度流、SVGD 粒子方法、对数 Sobolev 不等式给出指数收敛、贝叶斯神经网络应用。
变分推断与 Langevin MCMC 在连续时间下是同一个 Fokker-Planck PDE:从 SDE 推导密度演化、KL 散度作为 Wasserstein 梯度流、SVGD 粒子方法、对数 Sobolev 不等式给出指数收敛、贝叶斯神经网络应用。