变分推断常用于机器学习,是一种仅需编写少量代码便能实现计算速度较快的参数估计算法。研究展示了黑盒变分推断和均摊变分推断在教育测量模型上的应用,开发了可生成任意方差协方差矩阵的潜变量网络、可作为先验分布的神经相关矩阵,基于sigmoid或softmax的属性掌握模式网络等,实验结果显示变分推断在项目反应理论和部分DINA模型上的参数估计性能达到了顶尖水准。研究表明,变分推断能极大的帮助研究人员开发新的教育测量模型,也较适于普通用户在应用场景使用。 |
[英文摘要] " " " " |
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[V2] | 2020-12-26 21:44:35 | chinaXiv:202009.00058V2 | Download | |
[V1] | 2020-09-26 11:38:19 | chinaXiv:202009.00058v1(View This Version) | Download |
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