Riem-SVGD的Matlab代码：应用于“贝叶斯推断的黎曼斯坦变分梯度下降”（AAAI-18）的实现

逻辑回归matlab代码 < ; >和。 AAAI 2018。 [] [] [] [] 介绍 该存储库在坐标空间和嵌入空间中都实现了所提出的方法，即黎曼斯坦变分推论下降（RSVGD），以及它们在贝叶斯逻辑回归（BLR）和球形混合模型（SAM）中的应用。 该存储库还包括基线方法的实现：基于BLR实验的Stein变分梯度下降（SVGD），以及基于SAM的随机梯度测地蒙特卡洛（SGGMC）和大地测量的随机梯度鼻子-胡佛恒温器（gSGNHT）实验。 RSVGD是第一个基于黎曼流形的基于粒子的变分推断方法。 对于具有欧几里得支持空间的贝叶斯推理任务（例如BLR），RSVGD可以利用在Fisher分布流形的坐标空间中实施以加快SVGD上的收敛，对于具有黎曼流形支持的任务，尤其是没有全局坐标的流形像SAM这样的超球体系统，不适用SVGD，而RSVGD可以在歧管的嵌入空间中有效地处理歧管结构。 在这两项任务中，RSVGD均比基于经典参数的变分推断方法获得更好的结果，并且比MCMC方法具有更高的迭代和粒子效率。 指示 贝叶斯逻辑回归（BLR） 对应于文件夹“ bayesian_logistic_regr