tensorflow
年が明けてしまいましたが2018年12月のまとめです。
Gaussian ProcessやBayesian CNNなどのニューラルネットを含むような複数の確率的プログラミングモデルで使うためのBaysian Layerに関する情報が公開された。
tensorflow probability(TFP)では変分ベイズによる推定ができますが書き方に幅があります。 またBayesian DNNを書くのに使用できる関数があります。変分ロジスティック回帰のコードでそれを比較します。
VAEやGANなどに組み込まれたニューラルネットでは重み行列やバイアスは確率変数としては定義されていません*1が、 Edwardでは使って確率変数とそうでない変数を同時に推測(学習)させることが可能です。 それはどのようにして実装されているのでしょうか。 *1…
kerasのようにTensorflowの中にEdwardを取り込むという話もありましたが、BayesFlowという名前でtf.contribの中に取り込まれています。 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/bayesflow今の所klpq(csiszar_divergence内のkl_forward), hmc…
表題のようにUbuntu16.04 でtensorflow-gpuを使おうとしてハマったのでその解決に至るまでの記録です。 個々の問題はググって出てきた情報を実施することで解決できるものです。 ここではそれをどんな順序で試行錯誤し実行していったかの流れを記します。