深度学习变分推断与变分学习 —— 用简单分布近似复杂后验（九十九）

1. 定位导航🎉变分推断：近似难解后验的强大框架。第 98 篇讲了 ELBO 和 EM——但 EM 的 E 步需要精确后验。当后验难算时（多数深度模型），E 步也做不了。变分推断的思路：不求精确后验，而在一个受限的简单分布族里找最接近的近似。这是 VAE（第 49 篇）的理论根基。1.1 核心思想变分学习的核心思想就是在一个关于qqq的有约束的分布族上最大化L\mathcal{L}