懂AI

变分推断工具合集：最佳AI工具、网站和开源项目推荐

相关项目相关文章
PyMC: 强大的贝叶斯建模和概率编程框架

PyMC: 强大的贝叶斯建模和概率编程框架

PyMC是一个用Python编写的先进的概率编程框架,专注于贝叶斯统计建模和推断。它提供了直观的语法、强大的采样算法和变分推断方法,使其能够应用于广泛的问题领域。

PyMC贝叶斯统计建模马尔可夫链蒙特卡洛变分推断Python包Github开源项目
Bayesian-Torch: 深度学习中的贝叶斯神经网络层和不确定性估计库

Bayesian-Torch: 深度学习中的贝叶斯神经网络层和不确定性估计库

Bayesian-Torch是一个基于PyTorch的贝叶斯神经网络库,旨在为深度学习模型提供可靠的不确定性估计。它通过将确定性网络层替换为贝叶斯层,实现了从确定性模型到贝叶斯模型的无缝转换,为开发具有不确定性感知能力的AI模型提供了强大支持。

Bayesian-Torch不确定性估计深度学习PyTorch变分推断Github开源项目
机器学习笔纸练习:深入理解基础概念的实用指南

机器学习笔纸练习:深入理解基础概念的实用指南

本文介绍了Michael U. Gutmann教授开发的机器学习笔纸练习项目,这是一套专为深入理解机器学习基础概念而设计的练习集。通过动手实践,学习者可以巩固理论知识,提升解决问题的能力。

机器学习练习集线性代数概率模型变分推断Github开源项目