variational graph auto-encoders

变分图自编码器（Variational Graph Auto-Encoders）是一种用于图形数据的深度学习模型。它使用自编码器的结构来学习图形数据的特征表示，并使用变分推断来学习潜在空间中的概率分布。这种方法可以用于生成新的图形数据，也可以用于图形数据的分类和聚类。

相关问题

请你帮我把下面这篇文献里面的算法的matlab程序给我，文献的名称是：A new class of differential nonlinear system involving parabolic variational and history-dependent hemi-variational inequalities arising in contact mechanics

很抱歉，我无法直接为您提供该文献的 MATLAB 代码。您可以通过以下几种方式来获取:

1. 您可以在论文中查找作者是否提供了 MATLAB 代码的信息或联系方式。

2. 如果您有关于论文中算法的问题，您可以尝试直接联系作者，向他们寻求帮助。

3. 如果您对算法有一定的了解，并且有足够的编程经验，您可以自己尝试将算法转换为 MATLAB 代码。

希望这可以帮到您。

variational inference

变分推断是一种用于近似求解复杂概率模型后验概率分布的技术。在贝叶斯统计中，我们希望从观测数据推断出最有可能的模型参数。然而，在大多数情况下，由于模型复杂性和计算复杂度的限制，我们很难直接计算后验分布。这时候，变分推断能够通过引入一个简化的概率分布来近似后验分布。

变分推断的基本思想是为原始贝叶斯问题构造一个等价的变分问题，并通过最小化两者之间的差异来求解。具体而言，它假设一个简单的参数化概率分布（即变分分布），并试图通过调整分布参数来使其尽可能接近真实后验。

为了找到最优的变分分布，变分推断利用变分推理和优化方法进行迭代求解。在每次迭代中，它通过最大化变分推理下界来逼近后验分布。这个下界称为证据下界或ELBO（证据下界）。

变分推断的优点在于它可以同时处理大规模和高复杂度的模型，而且能够处理连续和离散变量的混合问题。它还可以灵活地处理缺失数据并处理不同类型数据之间的关联。

然而，变分推断也有其局限性。首先，变分分布选择是一个挑战，如果选择的分布偏离真实后验分布，可能导致近似结果的偏差。其次，变分推断通常需要计算复杂度高且对初始参数值敏感的迭代求解。因此，它可能无法在所有情况下提供最优的近似解。

综上所述，变分推断是一种强大的近似推理方法，可以用于处理复杂概率模型的后验分布。它在计算效率和模型灵活性方面具有一定优势，但同时也存在某些局限性。