Bethe free-energy approximations for disordered quantum systems
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新的Bethe自由能公式增强了主动推理能力
研究人员提出了一种使用Bethe自由能泛函的主动推理新公式，该公式通过消息传递支持推理。这种方法解决了现有方法中自由能泛函缺乏Kullback-Leibler结构从而阻碍消息传递处理的局限性。所提出的方法对Bethe拉格朗日量施加了信息约束，确保了在给定动作的情况下，未来观测、状态和参数之间的互信息足够大。这种约束的Bethe拉格朗日量在特定条件下可以恢复期望自由能解，从而允许代理的认识驱动力发生变化。
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新的信息几何方法提高了变分推断的准确性
一篇新论文介绍了自然梯度消息传递（NGMP），一种新颖的变分推断技术，它在 Forney 风格的因子图上提供了一种边缘局部形式。该方法源自 Bethe 自由能，将选定的边缘边际约束在一个指数族内，从而产生一个 stationary 条件，即边的自然参数等于投影消息的总和。NGMP 与变分消息传递不同之处在于，它保留了接收族可以表示的确切消息的一部分，从而提高了准确性，尤其是在存在持续不确定性的情况下，例如部分观测到的潜在链或连续数据批…
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新的SCROLL方法通过Bethe自由能优化贝叶斯神经网络
研究人员开发了一种训练贝叶斯神经网络的新方法，称为SCROLL（Shared-Cavity fRee-rOuting Last-Layer）。该方法优化Bethe自由能而非典型的证据下界（ELBO），旨在实现网络组件之间的局部一致性。SCROLL专为单次训练而设计，可以处理各种似然函数，在多个基准数据集上显示出预测准确性和校准方面的性能提升。