Introduction to Deep Probabilistic Programming with Pyro

Abstract

本講題將介紹深度機率語言(Deep Probabilistic Programming)的核心概念與特性,並分享如何使用Pyro來體驗深度機率語言有趣與強大之處。

Pyro為基於Pytorch之上所開發的深度機率語言(Deep Probabilistic Programming),能建立複雜機率模型並使用隨機變分估計(Stochastic Variational Inference)方法於GPU上進行大規模訓練,本講題會分享實作文本分析LDA模型、變分自編碼器VAE心得。

Description

- [Pytorch](https://pytorch.org) - [Pyro](http://pyro.ai) - [我之前寫的Pyro介紹](https://odie2630463.github.io/2018/07/28/pyro-lda/)

Slides

https://docs.google.com/presentation/d/1qOIqK5MmE-b43yTYgQL7b7Opu-AmkqGGCgmvgdHhqfg/edit?usp=sharing

Speaker

柯維然

穿上制服是個菜鳥警官,忙於勤務與警政工作;脫下制服是個熱愛用數據與程式解決問題的資料戰警;目前服務於新竹市警察局,並於交通大學資訊工程研究所攻讀博士班,主要研究方向為深度生成模型、機率模型等

技術部落格:https://odie2630463.github.io