استنباط بیزی تغییراتی
استنباط بیزی تغییراتی یا وردشی از جمله روش های رایج در یادگیری بیزی است که برای تقریب جواب با استفاده از یک سری فرض های استقلال در توزیع پَسین است. نکته مشکل ساز در یادگیری بیزی این است که برای حساب کردن توزیع پسین لازم است انتگرالی روی تمام حالات ممکن متغیرهای پنهان حساب شود که به درست نمایی حاشیه ای معروف است. استنباط تغییراتی (وردشی) سعی در تقریب این انتگرال دشوار دارد تا یادگیری مدل و استنباط با آن را آسان تر کند. به عبارتی دیگی، روش استنباط بیزیِ تغییراتی
می توان گفت روش استنباط تغییراتی، تعمیمی از یادگیری "حداکثرسازی امید" است.
فرض کنید یک مدل ساده بیزی داریم که در آن مجموعه ای از داده های iid از یک توزیع گوسی با میانگین و واریانس نامشخص در اختیار داریم. در این مثال با جزئیات زیاد سعی داریم عملکرد یادگیری و استنباط تغییراتی را نشان دهیم.
در مدل سازی پارامترهای مسئله، برای مدل سازی پارامترها، از توزیع مزدوج پیشین استفاده می کنیم. یعنی برای میانگین توزیع نرمال، و برای واریانس توزیع گاما در نظر می گیریم: اکنون formula_2 نقطهformula_3 در اختیار داریم و هدف این است که توزیع پسین formula_4 را برای پارامترهای مدل formula_5 و formula_6 یادبگیریم. فراپارامترهای مدل، یعنی formula_7, formula_8, formula_9 و formula_10 مقادیری ثابت هستند.
توزیع مشترک متغیرهای مسئله به صورت زیر است:  که هرکدام از آنها بر اساس فاکتورهایشان به صورت زیر هستند:  که در آن:
فرض کنید که توزیع روی پارامترهای مسئله به صورت formula_14 تجزیه شوند. در اصل چنین فرضی درست نیست. چرا که پارامتر واریانس توزیع نرمال میانگین وابسته به توزیع گاما است. اما به صورت تقریبی فرض استقلال فوق را انجام می دهیم. چنین فرضی باعث ایجاد خطا در نتیجه ی نهایی خواهد شد، اما در قبال این خطا، سرعت بیشتری در یادگیری مدل به دست می آوریم. فرض استقلال بین توزیع های پارامترهای مسئله اساس روش استنتاج تغییراتی است.
در عبارت فوق پارامترهای formula_16, formula_17 و formula_18 مقادیر ثابت نسبت به پارامتر formula_5 هستند. با توجه به عبارت آخر مشاهده می شود که توزیع حول formula_5 دارای توزیع گوسی است. با کمی بازی با جملات ریاضی می توان توزیع را به فرم گوسی استاندارد نوشت و جمله ای برای میانگین و واریانس آن بدست آورد.  به عبارت دیگر:
بدست آوردن فاکتور formula_23 تا حد زیادی مشابه مراحل بالاست.  با به توان رساندن دو طرف، توزیع نهایی به صورت یک توزیع گاما بدست می آید.  بگذارید نتایجی را که از قسمت های قبل بدست آوردیم را یادآوری کنیم: و  در هر کدام از موارد فوق، امید روی یک پارامتر، وابسته به امید روی پارامترهای دیگر است. می توان این روابط را بر اساس روابط پایه آماری بسط داد.  اعمال روابط فوق به پارامترها سر راست است. در اینجا تنها به توضیح رابطه ی مربوط به formula_29 می پردازیم.  می توان پارامترهای دیگر را دیگر را به صورت زیر نوشت:  در عبارات فوق به وابستگی روابط مربوط به formula_32, formula_33 و formula_29 به همدیگر توجه کنید که تشکیل یک الگوریتم حداکثر سازی امیدریاضی می دهند. می توان مراحل اجرای الگوریتم را به صورت زیر خلاصه کرد:  می توان نشان داد که این بروز رسانی دوری تضمین شده است که به مقدار بهینه محلی همگرا خواهد شد. می توان اثبات کرد که چون توزیع حول هردو پارامتر و توزیع پسین نمایی است، حتماً به نقطه بهینه جهانی همگرا خواهد شد. نکته ظریف اینجاست این نقطه بهینه مربوط به مسئله با تقریب مستقل بودن توزیع پارامترهای مسئله است و در هر صورت نسبت جواب مسئله اصلی تقریبی است.
فرض کنید یک نمونه مدل مخلوط گوسی به صورت زیر تعریف شده باشد:  چند نکته:  می توان توزیع مشترک روی متغیرهای مسئله را به صورت زیر نوشت:  می توان هر کدام از فاکتورهای مسئله را به صورت زیر ساده سازی کرد:  که در آن:  اگر فرض کنیم  formula_54 بنابرین:  که آن تعریف کرده ایم:  با به توان رساندن هر دو طرف داریم:  به صورتی معادل می توان عبارت فوق را به صورت زیر نوشت:  که در آن:  همچنین توجه کنید که  که به صورت طبیعی از توزیع categorical بدست می آید. با توجه به فاکتوریزه کردن formula_61 به صورت formula_62 می توان نوشت:  با به توان رساندن دو طرف می توان دید که formula_64 دارای توزیع دریکله است.  که در آن  همچنین  در نهایت داریم:  می توان نتیجه کلی را به اینصورت نوشت:  که دارای پارامترهای زیر است:
با اجرای پی در پی مراحل بروز رسانی می توان مدل را آموزش داد: