【PyTorch・Pyro】モデリングレシピ - HELLO CYBERNETICSはじめに 単一の分布を使ったモデル 正規分布 同時分布の設計 同時分布からのサンプリング Pyroコード ベルヌーイ分布 同時分布の設計 同時分布からのサンプリング Pyroコード カテゴリ分布 同時分布の設計 同時分布からのサンプリング pyroコード 混合モデル ガウス混合モデル 同時分布からのサンプリング Pyroコード ディリクレ過程混合モデル（某折過程モデル） 同時分布からのサンプリング Pyroコード 最後に はじめに Pyroで確率モデリングを書くときには「確率モデリング自体を知ること」と「Pyroの書き方を知ること」の両方が必要です。今回はPyroの書き方に重点をおいて、とある確率モデルを記述するためのPyroでのコード例を適当に記載します。 約束事として、観測変数（データ） $x$ に対して、このデータの生成にまつわるパラメータをすべてひっくるめて $\theta$ と記
