Pyro官方教程汉化0.0
Introduction:
Pyro 模型介绍
Pyro 推断简介
SVI Part I: 随机变分推断基础
SVI Part II: 条件独立性，子采样和 Amortization
SVI Part III: ELBO 梯度估计
Pyro中随机函数的维度
Advanced:
离散潜变量模型
自定义 SVI 目标函数
Pyro 模型中使用 PyTorch JIT Compiler
Mini-Pyro
Poutine: Pyro 中使用 Effect Handlers 编程手册
Examples:
变分自编码器
贝叶斯回归简介(Part I)
贝叶斯回归推断算法(Part II)
深度马尔可夫模型
Attend Infer Repeat
半监督变分自编码器
随机波动率的 Levy 稳定分布模型
Contributed:
离散潜变量-高斯混合模型
高斯过程
高斯过程潜变量模型
贝叶斯优化
用 EasyGuide 构建 guides
Forecasting I: univariate, heavy tailed
Forecasting II: 状态空间模型
Forecasting III: 层级模型
跟踪未知数量的对象
Compiled Sequential 重要采样
理性言论行动框架
用 RSA 理解 Hyperbole
卡尔曼滤子
设计自适应实验以研究工作记忆
贝叶斯最优实验设计预测美国总统选举
Dirichlet 过程混合模型
Boosting 黑盒变分推断
Code Examples:
Capture-Recapture Models (CJS Models)
因果VAE
隐马尔可夫模型
LDA主题模型
Markov Chain Monte Carlo
NeuTraReparam
稀疏 Gamma 深度指数族分布
Deep Kernel Learning
Plated Einsum
多元预测
高斯过程时间序列模型
序贯蒙特卡洛滤波
Pyro Tutorials 编译
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