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 “...
Հիմնական հեղինակներ: | Le, T, Baydin, A, Wood, F |
---|---|
Ձևաչափ: | Conference item |
Հրապարակվել է: |
Journal of Machine Learning Research
2017
|
Նմանատիպ նյութեր
-
Attention for inference compilation
: Harvey, W, և այլն
Հրապարակվել է: (2022) -
Amortized rejection sampling in universal probabilistic programming
: Naderiparizi, S, և այլն
Հրապարակվել է: (2022) -
Amortized inference and model learning for probabilistic programming
: Le, TA
Հրապարակվել է: (2019) -
Probabilistic programming with programmable inference
: Mansinghka, Vikash K., և այլն
Հրապարակվել է: (2021) -
Efficient probabilistic inference in the quest for physics beyond the standard model
: Baydin, AG, և այլն
Հրապարակվել է: (2019)