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  Fast Convergent Algorithms for Expectation Propagation Approximate Bayesian Inference

Seeger, M., & Nickisch, H.(2010). Fast Convergent Algorithms for Expectation Propagation Approximate Bayesian Inference. Tübingen, Germany: Max Planck Institute for Biological Cybernetics.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-BD46-F Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0002-8580-6
Genre: Bericht

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://arxiv.org/abs/1012.3584 (beliebiger Volltext)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Seeger, M, Autor           
Nickisch, H1, 2, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We propose a novel algorithm to solve the expectation propagation relaxation of Bayesian inference for continuous-variable graphical models. In contrast to most previous algorithms, our method is provably convergent. By marrying convergent EP ideas from (Opperamp;Winther 05) with covariance decoupling techniques (Wipfamp;Nagarajan 08, Nickischamp;Seeger 09), it runs at least an order of magnitude faster than the most commonly used EP solver.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2010-12
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: 16
 Ort, Verlag, Ausgabe: Tübingen, Germany : Max Planck Institute for Biological Cybernetics
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: 6995
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Technical Report of the Max Planck Institute for Biological Cybernetics
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -