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1.9.1

入门教程

  • Pyro 入门
  • Pyro 模型的自动渲染
  • 渲染确定性变量
  • SVI 第一部分：Pyro 中的随机变分推断入门
  • SVI 第二部分：条件独立性、子抽样和摊销
  • SVI 第三部分：ELBO 梯度估计器
  • SVI 第四部分：技巧与窍门

实用 Pyro 和 PyTorch

  • 贝叶斯回归 - 入门 (第一部分)
  • 贝叶斯回归 - 推断算法 (第二部分)
  • Pyro 中的张量形状
  • Pyro 中的模块
  • 高维贝叶斯工作流程，及其在 SARS-CoV-2 毒株中的应用
  • 交互式后验预测检查
  • 在 Pyro 中使用 PyTorch JIT 编译器
  • 示例：使用纯净版 PyTorch 在 SVI 中执行优化
  • 示例：通过 Horovod 进行分布式训练
  • 示例：通过 PyTorch Lightning 进行分布式训练
  • 使用 Normalizing Flow guide 的 SVI

深度生成模型

  • 变分自编码器
  • 半监督 VAE
  • 条件变分自编码器
  • Normalizing Flows - 入门
  • 带有 Normalizing Flow 先验的变分自编码器
  • 深度马尔可夫模型
  • 注意-推断-重复 (Attend Infer Repeat)
  • 示例：因果效应 VAE
  • 示例：稀疏 Gamma 深度指数族
  • 概率主题模型
  • scANVI: 使用 Pyro 进行单细胞数据的深度生成建模

离散潜在变量

  • 离散潜在变量的推断
  • 高斯混合模型
  • Pyro 中的 Dirichlet 过程混合模型
  • 示例：带离散枚举的玩具混合模型
  • 示例：隐马尔可夫模型
  • 示例：捕获-重捕模型 (CJS 模型)
  • 示例：分层混合效应隐马尔可夫模型
  • 示例：使用 Plated Einsum 进行离散因子图推断
  • 示例：摊销潜在狄利克雷分配

自定义推断

  • MLE 和 MAP 估计
  • 使用 AutoGuides 执行相同操作
  • 使用 EasyGuide 编写 guides
  • 自定义 SVI objective 和训练循环
  • 增强黑箱变分推断
  • 示例：使用 NeuTraReparam 的神经 MCMC
  • 示例：稀疏贝叶斯线性回归
  • 示例：使用 pyro.contrib.autoname 减少模板代码

应用：时间序列

  • 预测 I：单变量、重尾
  • 预测 II：状态空间模型
  • 预测 III：分层模型
  • 使用动态线性模型 (DLM) 进行预测
  • 随机波动率的 Levy Stable 模型
  • 多元预测
  • 示例：高斯过程时间序列模型

应用：高斯过程

  • 高斯过程
  • 高斯过程潜在变量模型
  • 贝叶斯优化
  • 示例：深度核学习

应用：流行病学

  • 流行病学模型：入门
  • 示例：单变量流行病学模型
  • 示例：区域流行病学模型
  • 示例：通过 HMC 进行流行病学推断
  • SARS-CoV-2 谱系比例的 Logistic 增长模型

应用：生物序列

  • 示例：Constant + MuE (Profile HMM)
  • 示例：概率 PCA + MuE (FactorMuE)

应用：实验设计

  • 设计自适应实验以研究工作记忆
  • 使用贝叶斯最优实验设计预测美国总统选举结果

应用：目标跟踪

  • 跟踪未知数量的目标
  • 卡尔曼滤波器

其他推断算法

  • 示例：使用 MCMC 分析棒球统计数据
  • 示例：使用马尔可夫链蒙特卡洛进行推断
  • 示例：使用 LKJ 先验进行协方差的 MCMC
  • 编译序列重要性抽样
  • 示例：序列蒙特卡洛滤波
  • 示例：重要性抽样
  • 理性言语行为框架
  • 使用 RSA 理解夸张
  • 示例：在 MCMC 和 SVI 中利用预测性和确定性变量

理解 Pyro 内部机制

  • Mini-Pyro
  • Poutine: Pyro 中使用效应处理器的编程指南
  • pyro.contrib.funsor，Pyro 的新后端 - 新的原语 (第一部分)
  • pyro.contrib.funsor，Pyro 的新后端 - 构建推断算法 (第二部分)
  • 示例：使用 pyro.contrib.funsor 和 pyroapi 的隐马尔可夫模型

已废弃

  • (已废弃) Pyro 中的模型入门
  • (已废弃) Pyro 中的推断入门
Pyro 教程
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