Attention for inference compilation
We present a neural network architecture for automatic amortized inference in universal probabilistic programs which improves on the performance of current architectures. Our approach extends inference compilation (IC), a technique which uses deep neural networks to approximate a posterior distribut...
Автори: | Harvey, W, Munk, A, Baydin, AG, Bergholm, A, Wood, F |
---|---|
Формат: | Conference item |
Мова: | English |
Опубліковано: |
SciTePress
2022
|
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
Inference compilation and universal probabilistic programming
за авторством: Le, T, та інші
Опубліковано: (2017) -
Efficient probabilistic inference in the quest for physics beyond the standard model
за авторством: Baydin, AG, та інші
Опубліковано: (2019) -
ToolPhet: Inference of Compiler Provenance From Stripped Binaries With Emerging Compilation Toolchains
за авторством: Hohyeon Jang, та інші
Опубліковано: (2024-01-01) -
Quantitative Inference in a Mechanical Design Compiler
за авторством: Ward, Allen C., та інші
Опубліковано: (2004) -
A Theory of Quantitative Inference Applied to a Mechanical Design Compiler
за авторством: Ward, Allen C.
Опубліковано: (2004)