Borch：一种深度通用概率编程语言
人工智能
2022-09-14 v1 机器学习
编程语言
摘要
自多层感知机首次被引入以来，连接主义社群就一直在与不确定性的概念以及如何在各类模型中表示这种不确定性作斗争。过去十年中，人们为将概率建模的严谨方法与深度神经网络的可扩展特性相结合付出了大量努力。尽管这种整合的理论益处是明确的，这些尝试也存在若干重要的实际方面；即迫使我们创建的模型在每一次预测中都表示、学习并报告不确定性。许多此类努力基于用额外结构扩展现有框架。我们提出 Borch，一种构建于 PyTorch 之上的可扩展深度通用概率编程语言。代码可在我们的仓库 https://gitlab.com/desupervised/borch 下载和使用。
引用
@article{arxiv.2209.06168,
title = {Borch: A Deep Universal Probabilistic Programming Language},
author = {Lewis Belcher and Johan Gudmundsson and Michael Green},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.06168},
year = {2022}
}