问题标签 [edward]
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python - 如何使用 Edward 或 TensorFlow 从我的自定义概率质量函数中(重新)采样?
我收集了一些数据,绘制了直方图并使用核密度估计进行了静态估计,所以我得到了我的自定义概率质量函数。但我无法从函数中重新采样。
因此,它是可估计的 P(X=x),但不能重采样 x ~ P(x)。
如何使用 Edward 或 TensorFlow 从我的自定义概率质量函数中(重新)采样?
tensorflow - 相当于 `tensorflow_probability.edward2` 中的 `ed.copy`
我正在尝试将我的代码从 更改edward
为tensorflow_probability.edward2
. 问题是,每当我定义后验分布时,我都会使用a_post = ed.copy(a, {u: qu}, scope='a_post')
但.copy
API 似乎不再可用:
module 'tensorflow_probability.python.edward2' has no attribute 'copy'
tensorflow_probability
做同样操作的方法是什么?
python - tensorflow.exp(...) 在 edward 教程的代码示例中做了什么
我是 edward 的新手,我正在查看有关线性混合效果的教程(可以在此处找到 jupyter notebook )试图理解代码。这个问题可能与我不理解一些 ternsorflow 更相关。
链接中的代码确实:
我猜这里发生的事情是我们将 sigma_xxx 定义为 sigma 平方,a 然后需要做tf.sqrt
才能得到 sigma。但是,我真的不明白这个tf.exp
......它在这里做什么以及提高到哪个指数?
python - 使用 TensorFlow Probability 的 Edward2 的简单哈密顿蒙特卡罗示例
爱德华示例
由于Edward
已弃用且需要较旧版本的 TensorFlow,因此可以为以下示例创建专用的虚拟环境
我有一个非常简单的最小工作示例,将哈密顿蒙特卡罗与爱德华一起使用,称为edward_old.py
这产生了下面的情节
Edward2 示例
但是,当我尝试在以下环境中使用TensorFlow Probability和Edward2复制它时
和以下从edward_old.py
'sgenerate_samples
在一个名为edward2.py
与运行
说明存在一些明显的问题。我不认为我正在制定ed.models.Empirical
正确的等价物,所以如果对此有想法或其他任何我做错的事情,那就太好了。
我已经尝试遵循“从 Edward 升级到 Edward2 ”示例,但我无法充分理解它们,无法从deep_exponential_family
模型中使用的示例转移到此示例。
tensorflow - 如何将此 Edward 代码转换为 TFP 代码?
我在 Edward 中编写了概率矩阵分解模型。我正在尝试将其移植到 TFP,但我不确定如何定义对数似然和 KL 散度项。这是爱德华的代码 -
tensorflow - 如何制作具有分组可数特征的 Edward 模型?
我正在尝试使用爱德华或张量流概率对特征被分组和可数的数据创建聚类模型。
数据如下。
在上述情况下,每个数据点有四组。并且在组内和组之间存在一些相关性。
请让我知道如何在这种情况下与 Edward 一起编写聚类模型。
从两个方面来看,我尝试了一些建模,但没有任何效果。一、什么是模型的正确定义。二,我怎么能用爱德华来表达这一点。下面的代码是简单的试验之一,实际上对我来说,这两者都没有意义。
python - 不能将 Edward 1.3.5 与 Tensorflow 1.14.0 一起使用
我正在尝试使用 Edward 库来部署 PPCA 模型并在 Windows 上安装它时遇到困难。我使用 (pip install edward) 成功安装了 Edward 1.3.5,使用 (pip install tensorflow) 成功安装了 tensorflow 1.14.0,但是当我尝试在 jupyter notebook 中导入 edward 时,出现以下错误
无法从“tensorflow.python.framework.ops”导入名称“set_shapes_for_outputs”
我尝试查看此处( https://github.com/blei-lab/edward/issues/882)和此处(https://github.com/blei-lab/edward/issues/893 )打开的问题,但没有任何效果.
如果有人有任何建议和/或建议,那就太好了!
非常感谢!
python - Edward2 实现 Edward 的 HMC 方法
Edward1 包含一个方法 HMC,其语法如下:
我很难为此追踪迁移。Edward2 和 TPF 都不包含此软件包。在 Edward 项目页面上查找迁移说明时,文档 404s out。我发现的 TFP 中最接近的实现是:
然而,这采用了与 Edward1 包显着不同的参数。我正在处理的代码示例已链接。TFP 示例存储库中没有可用的更新版本。
谁能解释一下这个方法在 Edward2 中的实现是什么?它是否已被完全替换/不再存在?
python - TensorFlow Probability、Edward2 和 Python 上的离散贝叶斯网络
我有一个简单的贝叶斯网络:
随机变量“state”、“signal_1”和“signal_2”具有相应的离散值:Val(state) = {0, 1, 2, 3}, Val(signal_1) = {0, 1} 和 Val(signal_2 ) = {0, 1}。
我有边际概率分布 P(state) 和条件概率分布 P(signal_1|state) 和 P(signal_2|state) 作为表格。
联合概率 P(state, signal_1, signal_2) 等于 P(state) * P(signal_1|state) * P(signal_2|state) 和 log P(state, signal_1, signal_2) = log P(state) + log P (signal_1|state) + log P(signal_2|state)。
我正在尝试在 TensorFlow Probability 中构建此模型:
变体 1:
我的证据是,例如,“signal_1 = 1”和“signal_2 = 0”,我想得到“state = 0”的概率,即 P(state=0|signal_1=1, signal_2=0)
我定义函数:
通过 Edward2 的变体 2:
然后我得到联合对数概率函数
可以通过 lambda 表达式使用:
我是否正确定义了模型?
问题是我如何继续使用 MCMC?我可以对这个离散模型使用哪种 MCMC 方法?有人可以为我的模型显示 MCMC 代码吗?如何告诉 MCMC 算法仅从集合 {0、1、2、3} 中抽取“状态”样本?
谢谢!