変分ベイズ法の心 - HELLO CYBERNETICSベイズ推論の基本 変分ベイズ学習 変分法の心 変分ベイズ法の戦略 ベイズ推論の基本 ベイズモデリングの概要については下記の記事を参考にしてください。 www.hellocybernetics.tech 概要をさらっとなぞると、ベイズ推論の基本的な話としては、観測データ $x$ の真の確率分布 $\hat p(x)$ を知る由もないので、確率モデル $p(x | \theta)$ でモデル化し、更にパラメータ $\theta$ にも事前分布 $p(\theta)$ を仮定します。 $$ p(x, \theta) = p(x | \theta)p(\theta) = p(\theta | x) p(x) $$ という確率分布に対していつでも成り立っている乗法定理から、 $$ p(\theta | x) = \frac{p(x|\theta)p(\theta)}{p(x)} $$ とできます。そ
