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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
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