Fugu-MT 論文翻訳(概要): tfp.mcmc: Modern Markov Chain Monte Carlo Tools Built for Modern Hardware

論文の概要: tfp.mcmc: Modern Markov Chain Monte Carlo Tools Built for Modern Hardware

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.01184v1
Date: Tue, 4 Feb 2020 09:27:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-04 03:36:56.469888
Title: tfp.mcmc: Modern Markov Chain Monte Carlo Tools Built for Modern Hardware
Title（参考訳）: tfp.mcmc: 現代のハードウェア用に作られた現代のマルコフチェーンモンテカルロツール
Authors: Junpeng Lao, Christopher Suter, Ian Langmore, Cyril Chimisov, Ashish Saxena, Pavel Sountsov, Dave Moore, Rif A. Saurous, Matthew D. Hoffman, and Joshua V. Dillon
Abstract要約: マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)は20世紀の最も重要なアルゴリズムの1つである。本稿では,Probability MCMCツールキットについて紹介し,その設計を動機づけたいくつかの考察について論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.543053072382637
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Markov chain Monte Carlo (MCMC) is widely regarded as one of the most important algorithms of the 20th century. Its guarantees of asymptotic convergence, stability, and estimator-variance bounds using only unnormalized probability functions make it indispensable to probabilistic programming. In this paper, we introduce the TensorFlow Probability MCMC toolkit, and discuss some of the considerations that motivated its design.
Abstract（参考訳）: マルコフ連鎖モンテカルロ(mcmc)は20世紀の最も重要なアルゴリズムの1つと見なされている。非正規化確率関数のみを用いた漸近収束、安定性、および推定子分散境界の保証は確率計画に不可欠である。本稿では、tensorflow probability mcmc toolkitを紹介し、その設計の動機となるいくつかの考察について述べる。

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