预印本前沿

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Fast Variational Inference for Bayesian Factor Analysis in Single and Multi-Study Settings

Blake Hansen · Alejandra Avalos-Pacheco · Massimiliano Russo · Roberta De Vito首次提交 2023-05-22 · 修订 2024-04-12 · v2arXiv预印本

单研究与多研究贝叶斯因子分析的快速变分推断AI 解读

Factors models are routinely used to analyze high-dimensional data in both single-study and multi-study settings. Bayesian inference for such models relies on Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods which scale poorly as the number of studies, observations, or measured variables increase. To address this issue, we propose variational inference algorithms to approximate the posterior distribution of Bayesian latent factor models using the multiplicative gamma process…

因子模型贝叶斯高维与机器学习

关联记录被引 8 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

AI 解读阅读原文 ↗BibTeX ↓