エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
Pyroでベイズモデリング①:基本の確認 - Aurora blog
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
Pyroでベイズモデリング①:基本の確認 - Aurora blog
Pyro PyroはUberが作った確率的プログラミングのためのPythonライブラリ。PyTorchをベースにしており、P... Pyro PyroはUberが作った確率的プログラミングのためのPythonライブラリ。PyTorchをベースにしており、PyTorchで実装したニューラルネットを組み込んだ深層生成モデルの開発ができる。最近、シングルセルデータやマルチオミクスデータを対象とした深層生成モデルが多数報告されており、自分でも実装&既存のモデルをカスタマイズできるようになりたいと考えていたので勉強してみた。Pyroの公式ドキュメントは充実しており、読んでいるだけで面白く勉強になるのだが、試している中で疑問に思ったことが多々あったので、メモを残していこうと思う。 pyro.ai Stanのような歴史の長い確率的プログラミング言語と比較すると、日本語で書かれている資料は少ない。多くの日本語の情報は「ベイズ線形回帰をPyroで実装してみた」みたいな内容が多いので、このシリーズでは、より複雑なモデルを実装することにトラ