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Les méthodes bayésiennes variationnelles et leur application en neuroimagerie : une étude de l'existant

Christine Keribin 1
1 SELECT - Model selection in statistical learning
LMO - Laboratoire de Mathématiques d'Orsay, Inria Saclay - Ile de France
Résumé : En estimation bayésienne, les lois a posteriori ne sont pas toujours accessibles, même par des méthodes de Monte-Carlo par Chaîne de Markov. Les méthodes bayésiennes variationnelles permettent de calculer directement (et rapidement) une approximation déterministe des lois a posteriori. Ce papier décrit le principe des méthodes variationnelles et leur application à l'inférence bayésienne, fait le point sur les principaux résultats théoriques et présente deux exemples d'utilisation en neuroimagerie.
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https://hal.inria.fr/inria-00430289
Contributor : Gilles Celeux <>
Submitted on : Friday, November 6, 2009 - 2:06:22 PM
Last modification on : Wednesday, September 16, 2020 - 5:04:22 PM
Long-term archiving on: : Thursday, June 17, 2010 - 7:36:31 PM

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  • HAL Id : inria-00430289, version 1

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Christine Keribin. Les méthodes bayésiennes variationnelles et leur application en neuroimagerie : une étude de l'existant. [Rapport de recherche] RR-7091, INRIA. 2009, pp.25. ⟨inria-00430289⟩

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