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珠算:可微概率编程库的设计与实现: 收藏
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引用; 《中国科学：信息科学》2022年第5期52卷 804-821页; 作者：石佳欣陈键飞朱军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; 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...; 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.; 来源：详细信息评论

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