变分后验 通俗解释一下

变分后验是一种用于近似推断的方法，它用于估计在给定观测数据的情况下，未知参数的后验分布。通俗地说，变分后验可以帮助我们通过观测到的数据来推断出未知参数的可能取值范围。

在变分后验中，我们假设未知参数的后验分布属于某个参数化的分布族，然后通过最小化两个分布之间的差异来逼近真实的后验分布。这个差异通常使用KL散度（Kullback-Leibler divergence）来度量。

具体来说，我们选择一个近似分布（也称为变分分布），它属于某个已知的分布族，并且有一些未知参数。然后，我们通过调整这些参数，使得变分分布与真实的后验分布之间的KL散度最小化。这样，我们就可以得到一个近似的后验分布，它可以用来估计未知参数的取值。

总结一下，变分后验是一种通过最小化KL散度来逼近真实后验分布的方法，它可以帮助我们从观测数据中推断出未知参数的可能取值范围。