Quantized Variational Inference.Quantization Optimale pour l'inférence variationnelle.

Résumé Nous présentons l'inférence variationnelle quantifiée, un nouvel algorithme pour la minimisation de la limite inférieure de preuve. Nous montrons comment la Tesselation de Voronoï Optimale produit des gradients sans variance pour l'optimisation de l'Evidence Lower Bound (ELBO) au prix de l'introduction d'un biais asymptotiquement décroissant. Par la suite, nous proposons une méthode de type extrapolation de Richardson pour améliorer la limite asymptotique. Nous montrons que l'utilisation du cadre de l'inférence variationnelle quantifiée conduit à une convergence rapide pour la fonction de score et l'estimateur du gradient reparamétré à un coût de calcul comparable. Enfin, nous proposons plusieurs expériences pour évaluer les performances de notre méthode et ses limites.