126 变分推断 (VI)：解析高维复杂图的钥匙

在概率图模型的世界里，马尔可夫随机场 (MRF) 以其简洁而优雅的无向图结构，成为描述复杂系统中对称依赖关系的理想工具。它在图像处理、社交网络分析以及统计物理等领域表现出色，通过捕捉变量间的局部依赖，为理解全局结构提供了一种强大的框架。然而，当面对大规模高维数据时，马尔可夫随机场中推断隐藏变量或计算联合分布的任务会因指数级增长的复杂性而变得近乎不可能。变分推断 (Variational Inference, VI)，一把解析高维复杂图的钥匙，就此登场。