📚Variational Lower Bound的一个Extension🧐

最近在研究变分推断时，我发现了一个有趣的小改进！👀 Variational Lower Bound（变分下界）是推断中常用的工具，它帮助我们近似复杂后验分布。然而，传统方法有时会忽略某些潜在变量之间的相关性。因此，我尝试了一个小的扩展——引入了基于图模型的依赖结构约束。🌟

通过这种方式，模型能够更准确地捕捉变量间的相互作用，从而提升整体性能。我在几个实验中进行了验证，发现这个扩展不仅提高了估计精度，还加快了收敛速度。🚀

如果你也对这一领域感兴趣，不妨试试这个小改动。说不定你会发现更多意想不到的效果呢！✨ 机器学习 深度学习 变分推断

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