在机器学习领域，变分推断（Variational Inference, VI）是一种强大的工具，用于近似复杂的后验分布。它通过优化一个变分分布来最小化与真实后验之间的KL散度。🤔

首先，我们需要理解什么是变分上界（Evidence Lower Bound, ELBO）。简单来说，ELBO是一个数学技巧，它将难以直接计算的边缘似然（证据）转化为一个易于优化的目标函数。换句话说，ELBO是证据的一个下界，因此最大化ELBO就相当于间接地最大化证据！🎯

那么问题来了，为什么我们要关心这些？因为许多现实世界的问题都涉及高维概率模型，比如推荐系统或自然语言处理。在这种情况下，传统的马尔可夫链蒙特卡洛方法可能会非常低效。而变分推断以其高效性和灵活性脱颖而出，成为解决这些问题的关键技术之一。🌟

所以，下次当你面对棘手的概率建模任务时，不妨试试变分推断吧！💡

机器学习 变分推断 ELBO