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The expectation-propagation algorithm: a tutorial - Part 1

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Multi angle
Auteurs : Barthelmé, Simon (Auteur de la Conférence)
CIRM (Editeur )

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Résumé : The Expectation-Propagation algorithm was introduced by Minka in 2001, and is today still one of the most effective algorithms for approximate inference. It is relatively difficult to implement well but in certain cases it can give results that are almost exact, while being much faster than MCMC. In this course I will review EP and classical applications to Generalised Linear Models and Gaussian Process models. I will also introduce some recent developments, including applications of EP to ABC problems, and discuss how to parallelise EP effectively.

Codes MSC :
62F15 - Bayesian inference
62J12 - Generalized linear models

    Informations sur la Vidéo

    Réalisateur : Hennenfent, Guillaume
    Langue : Anglais
    Date de publication : 16/03/16
    Date de captation : 02/03/16
    Sous collection : Research talks
    arXiv category : Methodology ; Computation ; Statistics Theory
    Domaine : Probability & Statistics
    Format : MP4 (.mp4) - HD
    Durée : 01:00:20
    Audience : Researchers
    Download : https://videos.cirm-math.fr/2016-03-02_Barthelme.mp4

Informations sur la Rencontre

Nom de la rencontre : Thematic month on statistics - Week 5: Bayesian statistics and algorithms / Mois thématique sur les statistiques - Semaine 5 : Semaine Bayésienne et algorithmes
Organisateurs de la rencontre : Le Gouic, Thibaut ; Pommeret, Denys ; Willer, Thomas
Dates : 29/02/16 - 04/03/16
Année de la rencontre : 2016
URL Congrès : http://conferences.cirm-math.fr/1619.html

Données de citation

DOI : 10.24350/CIRM.V.18937603
Citer cette vidéo: Barthelmé, Simon (2016). The expectation-propagation algorithm: a tutorial - Part 1. CIRM. Audiovisual resource. doi:10.24350/CIRM.V.18937603
URI : http://dx.doi.org/10.24350/CIRM.V.18937603

Voir aussi

Bibliographie



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