신경망 베이지안 모델을 위한 암묵적 생성 사전 분포

본 논문은 복잡한 실세계 데이터에 효과적으로 적용할 수 있는 신경망 베이지안 모델링 기법인 NA-EB(Neural Adaptive Empirical Bayes)를 제안한다. NA-EB는 저차원 분포에서 유도된 암묵적 생성 사전 분포를 활용하여 데이터 구조와 관계를 효과적으로 포착할 수 있다. 또한 변분 추론과 경사 상승 알고리즘을 결합하여 하이퍼파라미터 선택과 사후 분포 근사를 동시에 수행함으로써 계산 효율성을 높였다.