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Likelihood Approximations via Gaussian Approximation Inference
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内容提要
本研究提出了一种高效的近似方案，通过变分推断和矩匹配将非高斯似然性近似为高斯密度，以应对复杂观察建模中的计算挑战。实验证明，该方法在二分类和多分类任务中表现优异，尤其在快速流式问题中优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种高效的近似方案，解决非高斯似然性在复杂观察建模中的计算挑战。
- 该方案结合了变分推断和矩匹配，将非高斯似然性近似为高斯密度。
- 实验证明，该方法在二分类和多分类任务中表现优异，尤其在快速流式问题中优于现有方法。
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