Lightweight MMM：NumPyroで実装されたベイジアンMMMフレームワーク - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
以前「Ads carryover & shape effects付きのMedia Mix Modeling」という記事で取り上げたベイジアンMMMのtechnical report (Jin et al., 2017)ですが、当時RStanで実装されていたものが4年の時を経て時代の趨勢に沿う形でPythonベースのOSSとしてリリースされています。 それがLightweight MMM (LMMM)です。ベイジアンモデリング部分はNumPyroによるMCMCサンプラーで実装されており、さらにはモダンなMMMフレームワークにおいて標準的とされる予算配分の最適化ルーチンも実装されています。全体的な使い勝手としては、まだ開発途上の部分もあるので時々痒いところに手が届かない感があるものの、概ねRStanで実装したものと似たような感じに仕上がっているという印象です。 ということで、LMMMがどんな感
【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
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、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
PyTorchバックエンドの確率的プログラミング言語Pyroと生成モデルのツールPixyz
変分オートエンコーダーを題材に、確率的プログラミング言語Pyroと生成モデルのツールPixyzについて紹介します。 目次PyroとPixyzPyTorchユーザーが気になる点畳み込みを使った変分オートエンコーダーによるMNIST学習Pyroを使ったVAEの実装Pixyzを使ったVAEの実装終わりに PyroとPixyz確率モデリングを行うためのプログラミングツールとして、確率的プログラミング言語（Probabilistic Programming Language, PPL）があります。Pythonを使ったPPLにはPyMCやPyStan、TensorFlow Probabilityなどがありますが、Uber社がPyTorchをバックエンドにしたPPLであるPyroをリリースしています。Pyroは柔軟で汎用的な確率モデリングのためのツールを目指しており、観測データの確率分布をモデリングする
確率的プログラミング言語 pyro 基本 - HELLO CYBERNETICS
はじめに Pyro primitives 確率変数の実現値 sample 条件付き独立のベクトル化 plate 階層モデル 変分パラメータを扱う param poutine モデルの様子を把握する trace 条件付き分布の作成 condition まとめと変分推論の例 はじめに 本当はTensorFlow2が世の中で使われるようになって、情報も増えるのが一番嬉しいのですが、ちょっと周囲の状況も含めてPyTorch続投の兆しが強いため、確率的プログラミング言語としてPyroを選択する可能性も出てきました。というわけでPyroの記事です。 https://pyro.ai/ Pyro PyTorchをバックエンドとした確率的プログラミング言語（PPL）です。PPLの名に恥じないくらい、確率モデリングが容易に可能で、TensorFlow Probabilityほど剥き出しのTensorをアレコレ
Variational inference with pyro
In going NUTS with pyro and pystan I mentioned that I would like to try variational inference algorithms in pyro, so here is that attempt. A disclaimer: I am not very familiar with pyro or variational inference. I'm using the same simple data and model from the NUTS post, and use the mean-field Gaussian variational family to approximate the posterior. This can be done easily using the AutoDiagonal
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確率分布の取り扱い
TFUG_PPL_compare_HELLOCYBER.pdf
Getting Started With Pyro: Tutorials, How-to Guides and Examples — Pyro Tutorials 1.9.0 documentation
Variational Autoencoder の実装 - Pyro
Levy Stable models of Stochastic Volatility — Pyro Tutorials 1.9.0 documentation
Example: Epidemiological inference via HMC — Pyro Tutorials 1.9.0 documentation
Normalizing flows in Pyro (PyTorch)
Towards Verified Stochastic Variational Inference for Probabilistic Programs
Normalizing Flows - Introduction (Part 1) — Pyro Tutorials 1.8.6 documentation
まるまるにっき | pyro入門 コイントスの例から
Introduction to Automatic Differentiation Variational Inference
https://mltrain.cc/wp-content/uploads/2017/10/intro-to-pyro.pdf
https://mltrain.cc/wp-content/uploads/2018/02/MLTrain@UAI_-VAEs-in-Pyro.pdf
Pyro Documentation — Pyro documentation