7 Aralık'ta düzenlenecek Makine Öğreniminde Kadın Sempozyumu'na katılın Şimdi kaydolun

TensorFlow Olasılığı

Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.

TensorFlow Probability, TensorFlow'da olasılıksal akıl yürütme ve istatistiksel analiz için bir kitaplıktır. TensorFlow ekosisteminin bir parçası olarak TensorFlow Probability, olasılıksal yöntemlerin derin ağlarla entegrasyonunu, otomatik farklılaşmayı kullanan gradyan tabanlı çıkarımı ve donanım hızlandırma (GPU'lar) ve dağıtılmış hesaplama ile büyük veri kümelerine ve modellere ölçeklenebilirlik sağlar.

TensorFlow Olasılık başlamak için, bkz yüklemek kılavuzunu ve görüntülemek Python dizüstü öğreticiler .

Bileşenler

Olasılığa dayalı makine öğrenimi araçlarımız aşağıdaki gibi yapılandırılmıştır:

Katman 0: TensorFlow

Sayısal işlemler özellikle -doğal, LinearOperator etkili hesaplama için belirli bir yapı (diyagonal, düşük seviye, vs.) yararlanabilir matris içermeyen uygulamaları sınıf sağlar. Bu inşa ve TensorFlow Olasılık ekibi tarafından tutulan ve bir parçasıdır tf.linalg çekirdek TensorFlow içinde.

Katman 1: İstatistiksel Yapı Taşları

Katman 2: Model Oluşturma

  • (Örneğin Bileşik Dağılımlar tfp.distributions.JointDistributionSequential ): bir veya birden fazla olasılıkla-bağımlı dağılımlar üzerinde Eklem dağılımları. TFP en ile modelleme giriş için JointDistribution ler, kontrol bu CoLab
  • Olasılık tabakalar ( tfp.layers ): temsil ettikleri fonksiyonları üzerinde belirsizlikle Sinir ağı katmanları, TensorFlow tabakalar uzanır.

Katman 3: Olasılıksal Çıkarım

  • Monte Carlo Markov zinciri ( tfp.mcmc ): Algoritma örnekleme yoluyla integralleri yaklaştırmak için. İçerir Hamilton, Monte Carlo , rastgele yürüyüş Metropolis-Hastings ve inşa özel geçiş çekirdekleri yeteneği.
  • Varyasyon Çıkarım ( tfp.vi ): Algoritmalar optimizasyon ile integraller yaklaştırmak için.
  • Optimize ( tfp.optimizer ): stokastik optimizasyon yöntemleri, TensorFlow Optimizers uzanır. İçerir Stokastik Gradyan Langevin Dinamikleri .
  • Monte Carlo ( tfp.monte_carlo ): Monte Carlo beklentilerini hesaplamak için araçlar.

TensorFlow Probability aktif geliştirme aşamasındadır ve arayüzler değişebilir.

Örnekler

Ek olarak Python dizüstü öğreticiler navigasyon listelenen bazı örnek komut dosyaları mevcut bulunmaktadır:

Sorunları bildir

Rapor böcek kullanılarak veya özellik istekleri TensorFlow Olasılık sorunu izci .