Approximate inference methods like the Laplace method, Laplace approximations and variational methods, amongst others, are popular methods when exact inference is not feasible due to the complexity of the model or the abundance of data. In this paper we propose a hybrid approximate method namely Low-Rank Variational Bayes correction (VBC), that uses the Laplace method and subsequently a Variational Bayes correction to the posterior mean. The cost is essentially that of the Laplace method which ensures scalability of the method. We illustrate the method and its advantages with simulated and real data, on small and large scale.


翻译:Laplace 方法、 Laplace 近似值和变异方法等近似推论方法,在由于模型复杂或数据丰富而无法精确推论时,都是流行方法,我们在本文件中提议一种混合近似方法,即低兰克变异贝奈斯修正法,使用Laplace方法,然后对后继值进行变异贝奈斯修正,成本基本上是确保该方法可缩放的Laplace方法,我们用小型和大规模模拟和实际数据来说明该方法及其优点。

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