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Propagation Algorithms For Variational Bayesian Learning

ADVANCES IN NEURAL INFORMATION PROCESSING SYSTEMS 13, (2001): 507-513

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摘要

Variational approximations are becoming a widespread tool for Bayesian learning of graphical models. We provide some theoretical results for the variational updates in a very general family of conjugate-exponential graphical models. We show how the belief propagation and the junction tree algorithms can be used in the inference step of va...更多

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