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probflow:用于使用TensorFlow或PyTorch构建贝叶斯模型的Python包
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2021-03-28
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概率流 ProbFlow是一个Python软件包,用于使用或构建概率贝叶斯模型,对这些模型执行随机变异推理,并评估模型的推理。 它提供了用于构建贝叶斯神经网络的高级模块,以及用于构建定制贝叶斯模型的低级参数和分布。 这项工作仍在进行中。 Git存储库: : 文档: : 错误报告: : 入门 ProbFlow使您可以快速轻松地构建,拟合和评估在和或之上运行的自定义贝叶斯模型(或模型!)。 使用ProbFlow,贝叶斯模型的核心构建块是参数和概率分布(当然还有输入数据)。 参数定义自变量(特征)如何预测因变量(目标)的概率分布。 例如,简单的贝叶斯线性回归 可以通过创建ProbFlow模型来构建。 这只是一个继承pf.Model (或pf.ContinuousModel或pf.CategoricalModel取决于目标类型)的类。 __init__方法设置参数,而__call
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probflow:用于使用TensorFlow或PyTorch构建贝叶斯模型的Python包 (368个子文件)
.bumpversion.cfg 112B
.flake8 101B
.gitignore 1KB
macros.hrst 2KB
LICENSE 1KB
Makefile 1KB
probflow_og_image.png 91KB
continuous_model.py 43KB
test_model.py 34KB
test_model.py 34KB
model.py 32KB
parameter.py 15KB
test_ops.py 14KB
plotting.py 14KB
test_ops.py 12KB
test_parameter.py 12KB
test_parameter.py 12KB
ops.py 11KB
test_continuous_model.py 11KB
test_module.py 10KB
test_continuous_model.py 10KB
test_plotting.py 9KB
settings.py 9KB
test_centered_parameter.py 7KB
test_centered_parameter.py 7KB
test_distribution_fits.py 6KB
conf.py 6KB
test_settings.py 6KB
test_metrics.py 6KB
batch_normalization.py 5KB
test_dense_regression.py 5KB
base.py 5KB
test_dense_regression.py 5KB
test_linear_regression.py 4KB
test_linear_regression.py 4KB
metrics.py 4KB
categorical_model.py 4KB
array_data_generator.py 4KB
centered_parameter.py 4KB
embedding.py 4KB
test_array_data_generator.py 4KB
dense.py 4KB
module.py 4KB
discrete_model.py 4KB
test_dense_network.py 3KB
test_dense_network.py 3KB
dense_network.py 3KB
mixture.py 3KB
test_embedding.py 3KB
test_example_fully_connected.py 3KB
monitor_metric.py 3KB
dirichlet_parameter.py 3KB
categorical_parameter.py 3KB
test_categorical.py 3KB
test_mixture.py 3KB
test_dense.py 3KB
test_categorical.py 3KB
early_stopping.py 3KB
bounded_parameter.py 3KB
scale_parameter.py 3KB
__init__.py 3KB
torch_distributions.py 3KB
test_one_hot_categorical.py 3KB
student_t.py 3KB
test_batch_normalization.py 2KB
test_batch_normalization.py 2KB
test_mixture.py 2KB
categorical.py 2KB
inverse_gamma.py 2KB
positive_parameter.py 2KB
multivariate_normal.py 2KB
test_dirichlet.py 2KB
test_dirichlet.py 2KB
dense_regression.py 2KB
test_multivariate_normal_parameter.py 2KB
test_one_hot_categorical.py 2KB
test_hidden_markov_model.py 2KB
test_multivariate_normal_parameter.py 2KB
cauchy.py 2KB
data_generator.py 2KB
test_logistic_regression.py 2KB
test_logistic_regression.py 2KB
test_deterministic.py 2KB
test_categorical_model.py 2KB
gamma.py 2KB
test_io.py 2KB
test_initializers.py 2KB
multivariate_normal_parameter.py 2KB
test_discrete_model.py 2KB
bernoulli.py 2KB
deterministic_parameter.py 2KB
monitor_elbo.py 2KB
test_early_stopping.py 2KB
test_early_stopping.py 2KB
test_discrete_model.py 2KB
test_io.py 2KB
test_sequential.py 2KB
linear_regression.py 2KB
hidden_markov_model.py 2KB
test_example_gan.py 2KB
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徐校长
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