Fugu-MT 論文翻訳(概要): Joint Distributions for TensorFlow Probability

論文の概要: Joint Distributions for TensorFlow Probability

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.11819v1
Date: Wed, 22 Jan 2020 01:00:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-07 18:20:54.936343
Title: Joint Distributions for TensorFlow Probability
Title（参考訳）: TensorFlow確率のための関節分布
Authors: Dan Piponi, Dave Moore, Joshua V. Dillon
Abstract要約: グラフィカル指向モデルの宣言的表現のファミリであるJointDistributionsについて述べる。確率的プログラミングの中心的な特徴は、モデルが正準表現において正確に1度指定されることである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.302043920400341
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: A central tenet of probabilistic programming is that a model is specified exactly once in a canonical representation which is usable by inference algorithms. We describe JointDistributions, a family of declarative representations of directed graphical models in TensorFlow Probability.
Abstract（参考訳）: 確率的プログラミングの中心的な特徴は、モデルが推論アルゴリズムで使用可能な標準表現で正確に1度指定されることである。 TensorFlow Probabilityにおける有向グラフモデルの宣言的表現であるJointDistributionsについて説明する。

関連論文リスト

Generative Assignment Flows for Representing and Learning Joint Distributions of Discrete Data [2.6499018693213316]
離散確率変数の結合確率分布の表現のための新しい生成モデルを提案する。このアプローチでは、分解分布の統計部分多様体上のランダム化代入フローによる測度輸送を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-06T21:58:33Z)
Diffusion models for probabilistic programming [56.47577824219207]
拡散モデル変分推論(DMVI)は確率型プログラミング言語(PPL)における自動近似推論手法である DMVIは実装が容易で、例えば正規化フローを用いた変分推論の欠点を伴わずに、PPLでヘイズルフリー推論が可能であり、基礎となるニューラルネットワークモデルに制約を課さない。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-01T12:17:05Z)
Goodness-of-Fit of Attributed Probabilistic Graph Generative Models [11.58149447373971]
ランダム二元ネットワークに対する平均二乗共起係数の観点で適合の良さを定義する。各種グラフモデルに対する確率的生成モデルの表現能力を検証するために,これらの基準を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-28T18:48:09Z)
User-defined Event Sampling and Uncertainty Quantification in Diffusion Models for Physical Dynamical Systems [49.75149094527068]
拡散モデルを用いて予測を行い,カオス力学系に対する不確かさの定量化が可能であることを示す。本研究では,雑音レベルが低下するにつれて真の分布に収束する条件付きスコア関数の確率的近似法を開発する。推論時に非線形ユーザ定義イベントを条件付きでサンプリングすることができ、分布の尾部からサンプリングした場合でもデータ統計と一致させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-13T03:42:03Z)
Continuous and Distribution-free Probabilistic Wind Power Forecasting: A Conditional Normalizing Flow Approach [1.684864188596015]
条件正規化フロー(CNF)に基づく確率的風力予測のためのデータ駆動型手法を提案する。既存の手法とは対照的に、このアプローチは(非パラメトリックおよび量子的アプローチのように)分布自由であり、連続確率密度を直接生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-06T08:48:58Z)
Distributional Gradient Boosting Machines [77.34726150561087]
私たちのフレームワークはXGBoostとLightGBMをベースにしています。我々は,このフレームワークが最先端の予測精度を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-02T06:32:19Z)
BRIO: Bringing Order to Abstractive Summarization [107.97378285293507]
非決定論的分布を前提とした新しい学習パラダイムを提案する。提案手法は, CNN/DailyMail (47.78 ROUGE-1) と XSum (49.07 ROUGE-1) のデータセット上で, 最新の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-31T05:19:38Z)
GFlowNet Foundations [66.69854262276391]
Generative Flow Networks (GFlowNets) は、多様な候補をアクティブな学習コンテキストでサンプリングする方法として導入された。 GFlowNetのさらなる理論的性質について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-17T17:59:54Z)
Probabilistic Generating Circuits [50.98473654244851]
効率的な表現のための確率的生成回路(PGC)を提案する。 PGCは、非常に異なる既存モデルを統一する理論的なフレームワークであるだけでなく、現実的なデータをモデル化する大きな可能性も示している。我々はPCとDPPの単純な組み合わせによって簡単に仮定されない単純なPGCのクラスを示し、一連の密度推定ベンチマークで競合性能を得る。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-19T07:06:53Z)
Sum-product networks: A survey [0.0]
和積ネットワーク(英: sum-product network、SPN)は、根付き非巡回有向グラフに基づく確率モデルである。本稿では、SPNの定義、データからの推論と学習のための主要なアルゴリズム、メインアプリケーション、ソフトウェアライブラリの簡単なレビュー、関連するモデルとの比較などについて調査する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-02T17:46:29Z)
Stochastic Probabilistic Programs [1.90365714903665]
本稿では,確率的プログラムの概念を導入し,プログラムの仕様と推論を支援する確率的プログラミング施設のリファレンス実装を提案する。確率プログラムのいくつかの例を示し、モデル仕様と推論の観点から、決定論的確率プログラムと対応する決定論的確率プログラムを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-08T17:54:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。