Variational Inference（变分推断）

在贝叶斯推断中，后验分布往往因积分不可解而难以计算。变分推断将推断问题转化为优化问题：选择一个参数化的变分分布族，通过最小化其与真实后验的KL散度来寻找最佳近似。平均场近似假设潜在变量相互独立，简化计算但可能低估不确定性。随机变分推断利用小批量数据和大规模优化，使变分推断可扩展到大数据。变分自编码器（VAE）将变分推断与深度学习结合，实现了高效的生成建模。