TensorFlow : Edward : Tutorials : ベイジアン線形回帰モデル (翻訳/解説)
sales-info【TensorFlow: Edward Tutorials: ベイジアン線形回帰モデル】
Edward は TensorFlow ベースの確率的モデリング・推論・評価のための OSS Python ライブラリで、3 つの分野 – ベイズ統計と機械学習、深層学習そして確率的プログラミングを融合しています。
先にベイジアン・ニューラルネットワークの例を含む Getting Started を紹介しましたが、次にチュートリアルの翻訳に入ります。最初は合成データによるベイジアン線形回帰モデルを扱います。推論は KL ダイバージェンスで変分推論が実行されます。Jupyter notebook による解説も併せて用意されています。
Edward は小さなデータセット上の古典的階層モデルから巨大なデータセット上の複雑な深層確率モデルにまで渡る、確率的モデルの高速な実験と研究のためのテストベッドです。TensorFlow 上に構築されていますので、計算グラフ、分散訓練、CPU/GPU 統合、自動微分、そして TensorBoard による可視化のような機能を可能にします。
