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zhusuan – Tensorflowに基づくベイジアンディープラーニング、ジェネリックモデルのための図書館

投稿日:

Tensorflowに基づくベイジアンディープラーニング、ジェネリックモデルのための図書館 http://zhusuan.readthedocs.io

ZhuSuanは、ベイジアンの深い学習のためのパイソン確率論的プログラミングライブラリであり、ベイジアンメソッドと深い学習の相補的な利点を結合します。 ZhuSuanはTensorflowに基づいています。 ZhuSuanは、決定論的なニューラルネットワークと教師付きタスクのために主に設計された既存の深層学習ライブラリとは異なり、確率モデルを構築し、ベイズ推論を適用するための深い学習スタイルのプリミティブとアルゴリズムを提供します。 サポートされている推論アルゴリズムは次のとおりです。

  • プログラム可能な変分的なposteriors、様々な目的と高度な勾配推定(SGVB、REINFORCE、VIMCOなど)との変容推論。

  • プログラム可能なプロポーザルを使用して、モデルを学習および評価するための重要なサンプリング

  • 平行チェーン付きのハミルトニアンモンテカルロ (HMC)、オプションの自動パラメータチューニング。

インストール

ZhuSuanはまだ開発中です。 最初の安定版(1.0)の前に、リポジトリを複製して実行してください

pip install .

メインディレクトリにあります。 これによりZhuSuanとその依存関係が自動的にインストールされます。 ZhuSuanにはTensorflow 1.4.0以降が必要です。 ユーザーは、Tensorflowのcpuまたはgpuバージョンをインストールするかどうかを選択する必要があるため、依存関係には含めません。 Tensorflowのインストールを参照してください。

ZhuSuanを開発している場合は、「編集可能」または「開発」モードでインストールすることができます。 下記の「寄付」セクションを参照してください。

ドキュメンテーション

伝統的な階層的ベイジアンモデルと最近の深い生成モデルの例を示します。

提供されたサンプルを実行するには、追加の依存関係をインストールする必要があります。 これは、

pip install ".[examples]"
  • ガウス分布: HMC
  • おもちゃ2D困難な事後: SGVB
  • ベイジアンニューラルネットワーク: SGVB
  • バリアントオートエンコーダー(VAE): SGVBIWAE
  • 畳み込みVAE: SGVB
  • 半監督のVAE(Kingma、2014): SGVBRWS
  • ディープシグモイド信念ネットワークRWSVIMCO
  • ロジスティックノーマルトピックモデル: HMC
  • ムービーレンズ1Mでの確率論的マトリックス分解: HMC
  • スパース変分ガウスプロセス: SGVB

ZhuSuanを引用する

ZhuSuanが役に立つと分かった場合は、あなたの出版物に引用してください。 我々は、以下のZhuSuan白書のBibTeXエントリーを提供する。

@ARTICLE{zhusuan2017,
    title={ZhuSuan: A Library for Bayesian Deep Learning},
    author={Shi, Jiaxin and Chen, Jianfei. and Zhu, Jun and Sun, Shengyang
    and Luo, Yucen and Gu, Yihong and Zhou, Yuhao},
    journal={arXiv preprint arXiv:1709.05870},
    year=2017,
}

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