ZhuSuan：一个用于贝叶斯深度学习的库
机器学习
2017-09-19 v1 人工智能
机器学习
神经与进化计算
统计计算
摘要
在本文中，我们介绍了 ZhuSuan，一个用于贝叶斯深度学习的 Python 概率编程库，它结合了贝叶斯方法和深度学习的互补优势。ZhuSuan 基于 Tensorflow 构建。现有的深度学习库主要为确定性神经网络和监督任务设计，与此不同，ZhuSuan 的特点在于其深深扎根于贝叶斯推断，从而支持各种概率模型，包括传统的分层贝叶斯模型和近期的深度生成模型。我们使用运行示例来说明 ZhuSuan 上的概率编程，包括贝叶斯逻辑回归、变分自编码器、深度 sigmoid 信念网络和贝叶斯循环神经网络。
引用
@article{arxiv.1709.05870,
title = {ZhuSuan: A Library for Bayesian Deep Learning},
author = {Jiaxin Shi and Jianfei Chen and Jun Zhu and Shengyang Sun and Yucen Luo and Yihong Gu and Yuhao Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.05870},
year = {2017}
}
备注
The GitHub page is at https://github.com/thu-ml/zhusuan