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VIME
变分插补与掩码估计，一个缺失值插补框架，使用变分推断来联合建模数据分布和缺失掩码。
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缺失掩码
指示每个观察和变量的数据存在（1）或缺失（0）的二进制矩阵，其分布在VIME中被建模。
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变分自编码器（VAE）
学习数据概率隐表示的生成式神经网络架构，在VIME中用于建模完整数据分布。
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MAR机制（随机缺失）
假设值缺失的概率仅取决于观测值的假设，条件上被VIME框架满足。
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MNAR机制（非随机缺失）
缺失概率取决于缺失值本身的场景，VIME可通过其对掩码的联合估计来建模。
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重要性重采样
在VIME中使用的蒙特卡洛估计技术，以降低方差来近似变分分布下的期望。
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后验预测
整合模型参数不确定性的未来数据分布，VIME利用其生成真实的插补值。
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推理摊销
变分参数由神经网络（编码器）生成而非单独优化的策略，允许高效处理大型数据集。
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变分界分解
对ELBO（证据下界）的分解分析，包括不同项（重构、潜在正则化、掩码预测），指导VIME模型的架构和训练。
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自回归插补
一种按顺序对缺失值进行插补的方法，基于之前的插补值进行条件化，是VIME变分方法的替代方案。
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深度生成模型
学习数据概率分布的一类模型，VIME是专门处理带缺失值的结构化数据的示例。
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