Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.
Switch to English

TensorFlow Olasılığı

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

TensorFlow Probability'yi kullanmaya başlamak için kurulum kılavuzuna bakın ve Python dizüstü bilgisayar eğitimlerini görüntüleyin .

Bileşenler

Olasılıklı makine öğrenimi araçlarımız aşağıdaki şekilde yapılandırılmıştır:

Katman 0: TensorFlow

Sayısal işlemler - özellikle LinearOperator sınıfı - verimli hesaplama için belirli bir yapıyı (köşegen, düşük sıralı, vb.) LinearOperator matris içermeyen uygulamaları mümkün kılar. 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

  • Ortak Dağıtımlar (örneğin, tfp.distributions.JointDistributionSequential ): Bir veya daha fazla olasılıkla birbirine bağlı dağıtım üzerinden ortak dağıtımlar. JointDistribution ile modellemeye giriş için şu makaleye göz atın
  • Olasılık katmanları ( tfp.layers ): TensorFlow katmanlarını genişleterek temsil ettikleri işlevler üzerinde belirsizliğe sahip sinir ağı katmanları.

Katman 3: Olasılıksal Çıkarım

  • Markov zinciri Monte Carlo ( tfp.mcmc ): Örnekleme yoluyla integralleri yaklaştırmak için algoritmalar. Hamiltonian Monte Carlo , rastgele yürüyen Metropolis-Hastings ve özel geçiş çekirdekleri oluşturma becerisini içerir.
  • Varyasyonel Çıkarım ( tfp.vi ): Eniyileme yoluyla integralleri yaklaştırmak için algoritmalar.
  • Optimizerler ( tfp.optimizer ): Stokastik optimizasyon yöntemleri, TensorFlow Optimizer'larını genişletme. Stokastik Gradyan Langevin Dinamiklerini içerir.
  • Monte Carlo ( tfp.monte_carlo ): Monte Carlo beklentilerini hesaplamak için araçlar.

TensorFlow Probability aktif geliştirme aşamasındadır ve arayüzler değişebilir.

Örnekler

Gezinmede listelenen Python not defteri eğitimlerine ek olarak, bazı örnek komut dosyaları da mevcuttur:

Sorun bildir

TensorFlow Probability sorun izleyicisini kullanarak hataları veya özellik isteklerini bildirin .