李群指数家族下的变分学习框架

研究提出李群指数家族下的变分学习框架，解决深度神经网络变分贝叶斯学习中参数约束和高方差梯度估计难题。 该框架扩展至任意一般李群，并证明了李群算法的线性近似可推广标准自然梯度变分学习方法如BLR。 通过李群表示构造高效可实现的变分学习算法，为深度学习提供系统化新路径。