変分経験ベイズ多重回帰のための勾配ベース最適化

本稿では、変分経験ベイズ（VEB）多重回帰における従来の座標降下法に代わる、勾配ベースの最適化手法（GradVI）を提案し、特に予測変数が高度に相関している場合や、高速な行列ベクトル積が可能な設計行列を持つ場合（トレンドフィルタリングなど）に、より高速かつ効率的な収束を実現することを示している。