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pysgmcmc:随机梯度MCMC方法的贝叶斯深度学习
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2021-04-27
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PYSGMCMC PYSGMCMC是用于贝叶斯深度学习的Python框架,其重点是随机梯度马尔可夫链蒙特卡洛方法。 特征 复杂的采样器就像黑匣子一样,用任何MCMC采样器的相应成本来计算下一个采样就很容易: sample , cost = next ( sampler ) 基于提供: 通过数据流图进行高效的数值计算 灵活的计算环境(CPU / GPU支持,台式机/服务器/移动设备支持) 线性代数运算 安装 快速方法: pip3 install git+https://github.com/MFreidank/pysgmcmc 文献资料 我们的文档可以在找到。
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pysgmcmc-master.zip (94个子文件)
pysgmcmc-master
setup.py 1KB
.gitignore 1KB
requirements.txt 141B
.readthedocs.yml 103B
.travis.yml 324B
MANIFEST.in 96B
pysgmcmc
diagnostics
model_diagnostics.py 71B
sampler_diagnostics.py 6KB
sample_chains.py 13KB
__init__.py 238B
objective_functions.py 8KB
Makefile 1KB
__init__.py 0B
models
bayesian_neural_network.py 21KB
__init__.py 285B
base_model.py 4KB
tensor_utils.py 19KB
stepsize_schedules.py 2KB
samplers
base_classes.py 16KB
__init__.py 255B
relativistic_sghmc.py 8KB
sghmc.py 10KB
svgd.py 7KB
sgld.py 8KB
tests
hpolib
__init__.py 0B
test_tensor_utils.py 5KB
data
bayesian_neural_network_priors
weights.npy 88B
log_variance.npy 88B
weights_inputs.npy 65KB
__init__.py 0B
test_sampling.py 628B
utils.py 762B
bayesian_neural_network
test_train_predict.py 3KB
__init__.py 0B
test_invalid_inputs.py 3KB
test_bayesian_neural_network.py 1KB
test_priors.py 2KB
test_seeding.py 1KB
samplers
test_relativistic_sghmc.py 241B
test_sghmc.py 204B
__init__.py 0B
sampler_testing.py 2KB
test_sgld.py 201B
bnn_testing.py 3KB
test_data_batches.py 7KB
pytest.ini 169B
data_batches.py 7KB
sampling.py 10KB
setup.cfg 22B
notebooks 21B
README.rst 2KB
.landscape.yml 152B
.coveragerc 214B
docs
Makefile 614B
to_include_toplevel.rst 3KB
source
api
data_batches.rst 150B
diagnostics.rst 301B
tensor_utils.rst 150B
models.rst 511B
samplers
relativistic_sghmc.rst 223B
sghmc.rst 158B
svgd.rst 153B
base_classes.rst 194B
sgld.rst 155B
samplers.rst 293B
api.rst 206B
examples.rst 334B
index.rst 534B
conf.py 6KB
experiments
compute_ess.py 8KB
intro.rst 2KB
tensorflow.inv 271B
getting_started.rst 238B
notebooks
Relativistic_SGHMC.ipynb 82KB
data
effective_sample_sizes
Relativistic_SGHMC.json 26KB
SVGD.ipynb 18KB
Effective_Sample_Sizes.ipynb 64KB
api_quickstart.ipynb 213KB
tf.inv 586B
references
minibatch_metropolis_hastings.pdf 1.4MB
VariationalMethods
svgd.pdf 581KB
Diagnostics
effective_sample_sizes_stan_workshop.pdf 247KB
SteinsMethod
measuring_sample_quality_with_kernels.pdf 731KB
measuring_sample_quality_with_diffusions.pdf 1003KB
multivariate_stein_factors_for_strongly_logconcave_distributions.pdf 307KB
measuring_sample_quality_with_steins_method.pdf 900KB
SGMCMC
continously_tempered_sgld.pdf 604KB
sgld.pdf 322KB
sghmc.pdf 477KB
relativistic_mcmc.pdf 1.25MB
nuts_sampler.pdf 1004KB
continuously_tempered_hmc.pdf 2.76MB
requirements-docs.txt 108B
ci_scripts
run_tests.sh 615B
共 94 条
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