Может ли кто-нибудь объяснить более четкую "программную" часть вероятностного программирования?
Обычно в документах по вероятностным средам программирования я могу прочитать много о MCMC, но не очень о программировании. У каждого примера, который я вижу, обычно есть только очень короткая и простая вероятностная программа. Обычно они составляют около 5-10 строк кода, если вы не учитываете ввод данных и вывод результатов. Так что это не похоже на программирование.
Как я понимаю, я могу написать вероятностную программу, чтобы упорядочить учебный процесс, поэтому чем дольше моя вероятностная программа, тем быстрее будут вычисления, тем меньший набор обучающих данных мне нужен и более точный результат, который я смогу получить. Я прав?
Например, если я хочу найти кота на картинке. Я могу написать вероятностную программу, которая описывает, как выглядят кошки и в какой экспозиции они могут быть. И чем подробнее мое описание, тем лучше будет результат?
Спасибо Дмитрий
1 ответ
Для меня "вероятностное программирование" просто означает, что вы записываете свои модели на языке программирования с вероятностными конструкциями. Стэн дает вам императивный язык программирования с переменными, которые обозначают случайные величины.
Документация Стэна содержит более 200 страниц по программированию на Стэне, поэтому я не уверен, что вы ищете. Он охватывает все: от типов данных до параметризации и пользовательских функций. Как и большинство вступлений и руководств, примеры, как правило, короткие. Если вы хотите увидеть более длинные программы, посмотрите на тематические исследования или следите за пользовательскими форумами.
Большие модели не обязательно означают, что вам нужно меньше данных. Чем больше информации в модели содержится об ответе перед началом (предыдущий), тем меньше данных вам нужно. Имея больше данных, вы можете сделать более точные выводы.
Я не думаю, что вам повезет, если вы будете описывать кошек с помощью детальной модели ручной сборки.