728x90 반응형 Euler-Lagrange1 [Bayesian] Evidence lower bound (ELBO) and EM-algorithm Evidence lower bound (ELBO)파라미터가 $\theta$이고 latent variable이 $z$인 확률모델을 생각해보자. $z$를 적분하여 marginal을 구할 수 있다.\[ p(x; \theta) = \int p(x, z; \theta) dz \] non-Bayesian modeling에서는 log-likelihood를 최대로 만드는 $\theta^*$를 찾는데 관심을 갖는다. 즉\begin{align} \theta^* &= \underset{\theta}{\mathrm{argmax}} \log p(x;\theta) \\ &= \underset{\theta}{\mathrm{argmax}} \log \int p(x, z; \theta) dz \end{align} 그러나 만일 적분이 .. 2023. 11. 11. 이전 1 다음 728x90 반응형