ベイズモデル選択を高速化する構造次元整合変分推論 SM-VTI

arXiv stat.ML ・ 2026-08-06

原題: Structured Dimension-Matched Joint Variational Transdimensional Inference

AI による要約

ベイズモデル選択を高速化する構造次元整合変分推論（SM-VTI）を提案した。根付き構築グラフでモデルを表現し、局所的な停止/子ノード判断と次元整合フローで効率的な推論を実現。15モデルの制御実験で正確な終端質量と非線形条件付き幾何学を回復した。

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