
Die Autoren schlagen ein neuartiges robustes Optimierungskriterium vor, das Erkenntnisse aus der Bayesschen Nichtparametrik (Dirichlet-Prozess) und aktuellen entscheidungstheoretischen Modellen der glatten Ambiguitätsaversion kombiniert. Dieses Kriterium bietet günstige statistische Garantien für die Leistung des robusten Optimierungsverfahrens.


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Robuste datengesteuerte Optimierung durch Bayessche Nichtparametrik und glatte Ambiguitätsaversion


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VISA, eine Methode für die approximative Inferenz in rechenintensiven Modellen, erweitert die wichtungsgewichtete Vorwärts-KL-Variationsinferen, indem es eine Sequenz von Stichprobendurchschnittsapproximationen verwendet. Dadurch können Modellauswertungen über mehrere Gradientenschritte wiederverwendet werden, was die Rechenkosten reduziert.


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Effiziente Variationsinferen mit sequenziellen Stichprobendurchschnittsapproximationen
