Inference compilation and universal probabilistic programming
We introduce a method for using deep neural networks to amortize the cost of inference in models from the family induced by universal probabilistic programming languages, establishing a framework that combines the strengths of probabilistic programming and deep learning methods. We call what we do “...
প্রধান লেখক: | Le, T, Baydin, A, Wood, F |
---|---|
বিন্যাস: | Conference item |
প্রকাশিত: |
Journal of Machine Learning Research
2017
|
অনুরূপ উপাদানগুলি
-
Attention for inference compilation
অনুযায়ী: Harvey, W, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2022) -
Amortized rejection sampling in universal probabilistic programming
অনুযায়ী: Naderiparizi, S, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2022) -
Amortized inference and model learning for probabilistic programming
অনুযায়ী: Le, TA
প্রকাশিত: (2019) -
Probabilistic programming with programmable inference
অনুযায়ী: Mansinghka, Vikash K., অন্যান্য
প্রকাশিত: (2021) -
Efficient probabilistic inference in the quest for physics beyond the standard model
অনুযায়ী: Baydin, AG, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2019)