珠算:可微概率编程库的设计与实现

作     者：石佳欣 陈键飞 朱军 Jiaxin SHI;Jianfei CHEN;Jun ZHU

作者机构：清华大学计算机科学与技术系北京信息科学与技术国家研究中心清华–博世机器学习联合中心清华大学人工智能研究院智能技术与系统国家重点实验室北京100084 Microsoft Research New EnglandCambridge MA 02142USA 

基　　金：国家自然科学基金(批准号:61620106010,U19B2034,U181146) 科技部重点研发计划(批准号:2017YFA0700900) 北京市自然科学基金(批准号:JQ19016) 清华国强研究院、清华–华为大颗粒合作、北京智源人工智能研究院、鹏城实验室重大攻关项目(批准号:PCL2021A12) 人工智能与数字经济广东省实验室(广州)等项目资助 

出 版 物：《中国科学：信息科学》 (Scientia Sinica(Informationis))

年 卷 期：2022年第52卷第5期

页      码：804-821页

摘      要：概率模型为机器学习处理广泛存在的不确定性提供了强大的工具.概率编程利用计算机程序表示概率模型,支持采样和以任意观察值为条件进行的概率推断.长期以来,概率程序中的依赖关系往往是线性或广义线性的,许多成功的模型和推断算法往往都依赖于这一简化.然而,这也限制了概率程序的表达能力和灵活性.可微概率编程允许构建具有参数化的非线性依赖关系(如神经网络)的概率程序,并使用基于梯度的方法从数据中学习未知参数.这种编程范式容易扩展,极大地避免了繁琐的模型选择过程,且允许端到端地部署概率模型.本文介绍珠算(ZhuSuan),一种开源的可微概率编程库,并以此为例,探讨可微概率编程系统的设计与实现.

主 题 词：概率模型 概率编程 贝叶斯推断 变分推断 深度学习 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 081202[081202] 

核心收录：

D　O　I：10.1360/SSI-2021-0005

馆 藏 号：203111693...