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Variational message passing
Variational message passing
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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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新方法在边缘GPU上加速贝叶斯推理，速度提升高达5倍
研究人员开发了一种新的面向硬件的方法，以加速嵌入式GPU上的贝叶斯推理，解决了计算成本问题，该成本通常会阻碍其在资源受限的边缘设备上的部署。该方法通过重构内存布局和采用稀疏数组表示来优化张量收缩，这是变分消息传递算法中的一个关键瓶颈。该优化已应用于隐马尔可夫模型的算法，在NVIDIA Jetson Orin AGX上实现了高达5倍的速度提升，典型增益为2-2.5倍，同时保持了数值精度。