TensorFlow Probability : 概要 (翻訳/解説)
sales-info【TensorFlow Probability 概要】
TensorFlow Probability (TFP) は TensorFlow エコシステムの一つで確率的推論・統計解析を可能にする Python ライブラリです。確率モデルを現代的なハードウェア (TPU, GPU) 上の深層学習と結合することを容易にします。
TFP 0.4.0 が先日リリースされてリリースノートを翻訳致しましたが、次にチュートリアル等のドキュメントを翻訳していきます。最初は概要で TFP のコンポーネントが簡単に説明されます。
TFP は次を含みます: (1) 広範囲な確率分布と bijector。 (2) 深層確率的モデルを構築するための各種ツール。 (3) 変分推論とマルコフ連鎖モンテカルロ。 (4) Nelder-Mead, BFGS と SGLD のようなオプティマイザ。
TFP は TensorFlow 上に構築されて TensorFlow のメリットを継承しますので、モデル探究とプロダクションのライフサイクルを通して単一の言語を使用してモデルを構築し、fit し、そして配備できます。
