본문 바로가기 주메뉴 바로가기
검색 검색영역닫기 검색 검색영역닫기 ENGLISH 메뉴 전체보기 메뉴 전체보기

학술행사

세미나

ICIM 연구교류 세미나(6.8.수)

등록일자 : 2022-05-26

https://icim.nims.re.kr/post/event/920

  • 발표자  조성일 교수 (인하대학교)
  • 개최일시  2022-06-08 14:00-16:00

1. 일시: 2022년 6월 8일(수), 14:00-16:00

2. 장소: 광교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

3. 발표자: 조성일 교수 (인하대학교)

4. 주요내용: An introduction to variational Bayesian inference and its application

This talk introduces a variational inference method popular in Bayesian inference for Machine learning and a recently developed amortized variational inference method. In amortized variational inference, local variational parameters determining posterior approximations for the latent variables are parametrized more parsimoniously as a function of global variational parameters and local data. The reduction of the number of variational parameters that amortization brings leads to vary fast algorithm for fitting computationally expensive models. As an application, this talk introduce the detection of outlying clusters in generalized linear mixed models using an approach where repeated computations of posterior distributions for random effects are needed.

5. 유튜브 실시간 스트리밍 : 현장 참석이 어려운 분들을 위해 온라인으로 실시간 방송할 예정입니다. 주소는 당일 신청 페이지에 업데이트 하겠습니다.

1. 일시: 2022년 6월 8일(수), 14:00-16:00

2. 장소: 광교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

3. 발표자: 조성일 교수 (인하대학교)

4. 주요내용: An introduction to variational Bayesian inference and its application

This talk introduces a variational inference method popular in Bayesian inference for Machine learning and a recently developed amortized variational inference method. In amortized variational inference, local variational parameters determining posterior approximations for the latent variables are parametrized more parsimoniously as a function of global variational parameters and local data. The reduction of the number of variational parameters that amortization brings leads to vary fast algorithm for fitting computationally expensive models. As an application, this talk introduce the detection of outlying clusters in generalized linear mixed models using an approach where repeated computations of posterior distributions for random effects are needed.

5. 유튜브 실시간 스트리밍 : 현장 참석이 어려운 분들을 위해 온라인으로 실시간 방송할 예정입니다. 주소는 당일 신청 페이지에 업데이트 하겠습니다.

이 페이지에서 제공하는 정보에 대해 만족하십니까?