Descenso de Gradiente de Stein Ramificado: Una estrategia variacional para explorar distribuciones multimodales
Descenso de Gradiente de Stein Ramificado: Una estrategia variacional para explorar distribuciones multimodales
Seminario del Departamento de Probabilidad y Estadística Resumen El Descenso de Gradiente de Stein (SVGD) se ha consolidado como un método eficaz de inferencia variacional basado en partículas, con aplicaciones que van desde el aprendizaje por refuerzo hasta la optimización bayesiana. Ponente Dr. Arturo Jaramillo Gil Investigador del CIMAT Informes eli@sigma.iimas.unam.mx
