RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Inferencia Variacional Gaussiana y sus aplicaciones
A1 Izkue Urdaniz, Mikel
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias
K1 Inferencia Variacional Gaussiana
K1 IVG
K1 Inferencia bayesiana
AB La inferencia bayesiana proporciona un marco teórico sólido para el análisis de datos inciertos,pero su aplicación práctica se ve limitada por la dificultad de calcular distribuciones posteriores complejas. La inferencia variacional surge como una alternativa eficiente al reformular elproblema de inferencia como uno de optimización. Este trabajo se centra en la Inferencia Variacional Gaussiana (IVG), una técnica que restringe la familia de distribuciones aproximantesa las gaussianas multivariadas, permitiendo simplificar el proceso de inferencia sin renunciara una buena capacidad de aproximación.A lo largo del documento se analizan los fundamentos teóricos de IVG, sus propiedades computacionales y su implementación mediante técnicas modernas como el truco de reparametrización, el gradiente natural y el uso de optimizadores adaptativos. Además, se presentan ejemplos prácticos que ilustran la eficacia de IVG en diversos contextos de modelado probabilístico.El objetivo es ofrecer una visión clara y aplicada de una herramienta clave en la inferenciabayesiana aproximada.
YR 2025
FD 2025
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/77862
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/77862
LA spa
NO Departamento de Estadística e Investigación Operativa
DS UVaDOC
RD 17-feb-2026