自动贝叶斯的状态、参数、模型优化

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AUTOMATING MODEL COMPARISON IN FACTOR GRAPHS 2306.05965 因子图中的自动模型比较 https://arxiv.org/abs/2306.05965 摘要 贝叶斯状态和参数估计已经在各种概率编程语言中得到了有效自动化 。另一方面，模型比较过程仍然需要易出错且耗时的手动推导，尽管其重要性，但往往被忽视。本文通过在带有自定义混合节点的Forney风格因子图上传递消息，有效地 自动化了贝叶斯模型平均、选择和组合。 然后，可以使用带有比例因子的消息传递 同时执行参数和状态推断以及模型比较。这种方法缩短了模型设计周期 ，并 允许直接扩展到分层和时间模型先验，以适应建模复杂的时间变化过程。 关键词 因子图 · 消息传递 · 模型平均 · 模型组合 · 模型选择 · 概率推断 · 比例因子 1 引言 乔治·博克斯的名言指出：“所有模型都是错误的，但有些是有用的”[1]。统计学家和数据分析 ………………………………