InferPy: Probabilistic modeling with Tensorflow made easy
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/10835/17263
ISSN: 0950-7051
DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2018.12.030
ISSN: 0950-7051
DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2018.12.030
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2019-02-15Resumen
Este trabajo presenta InferPy, un paquete de alto nivel para el modelado probabilístico, construida sobre Edward y Tensorflow. Se centra en modelos probabilísticos jerárquicos con dos capas: (i) un modelo priori que define una distribución conjunta sobre los parámetros globales, y (ii) un modelo de datos u observación que define una distribución condicional conjunta sobre las cantidades observadas y las variables ocultas locales. La inferencia aproximada se realiza usando métodos de Monte Carlo. La principal ventaja de este paquete reside en su facilidad de uso, creación de modelos probabilísticos avanzados con pocas líneas de código.
Palabra/s clave
Estadística
Ciencias de la Computación
Ciencia de Datos
Inteligencia Artificial