TensorFlow Probability : Tutorials : 確率的 PCA (翻訳/解説)

【TensorFlow Probability : Tutorials : 確率的 PCA】
TensorFlow Probability (TFP) は TensorFlow エコシステムの一つで確率的推論と統計解析を可能にする Python ライブラリです。確率モデルと深層学習の融合を容易にします。
TFP チュートリアルの翻訳をしています。各種モデルを紹介していますが、今回は次元削減テクニックの一つである、確率的 PCA (主成分分析) を扱います。
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 MCMC。 (4) 各種オプティマイザ。
TFP は TensorFlow 上に構築され 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。
http://tensorflow.classcat.com/2018/11/19/tf-probability-tutorials-probabilistic-pca/?fbclid=IwAR0oVR_gBmaB6JnugU8kwOqUi08Pd9UKCLk9Al_wIZBqPflCRIOIv3sHFNM