【Pyro 1.3】ベイジアン回帰 – イントロダクション (Part 1)

プログラミング
具体例としてベイジアン回帰を扱います
【Pyro 1.3】ベイジアン回帰 – イントロダクション (Part 1)
【Pyro 1.3 : ベイジアン回帰 – イントロダクション (Part 1)】
Pyro は PyTorch のエコシステムの一つで、PyTorch をバックエンドとして動作する確率的プログラミング言語 (PPL) です。PyTorch 1.4 ステーブル版のリリースを受けて更新された Pyro 1.3 ステーブル版がリリースされていますので、ドキュメントを翻訳しています。

Pyro では SVI (確率的変分推論)を汎用目的推論アルゴリズムとしてサポートするために設計されています。
今回は具体例としてベイジアン回帰を扱います。最初に PyTorch で線形回帰を実装してパラメータのための点推定を学習します。それからベイジアン線形回帰を実装するために Pyro を使用することによりどのように不確かさを推定に組み込むかを見ます。
更に、予測を行なうために Pyro ユティリティ関数をどのように使用するかそして TorchScript を使用してモデルをどのようにサーブするかを学習します。[詳細]

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