Описание тега tensorflow-probability

Описание тега Вопросы с тегом
По вопросам о TensorFlow Probability (библиотека для вероятностных рассуждений и статистического анализа в TensorFlow), распределениях вероятностей TF (все в tf.distributions и tf.contrib.distributions), использовании Edward2 в Tensorflow и общих проблемах, связанных с вероятностью, с Тензорфлоу.
1 ответ

Тензорный поток: выборка тензора в соответствии с другим тензором?

У меня есть тензор T формы Batch_Size x Num_Items x Item_Dimension и еще один тензор P формы Batch_Size x Num_Itemsгде значения Num_Items в каждом пакете P составляют 1 (распределение вероятностей элементов для каждого пакета). Я хочу попробовать бе…
05 дек '18 в 20:40
0 ответов

Вопрос по использованию SoftmaxCentered Bijector

Я играю с биопроектором SofmaxCenter в tenorflow_probability и получаю некоторые ошибки. Поскольку документ для него находится в зачаточном состоянии, я не смог понять, что не так. Я надеюсь, что вы можете помочь мне. По сути, учитывая, что X являет…
30 ноя '18 в 21:50
2 ответа

Как использовать HiddenMarkovModel от вероятности тензорного потока?

Я следую этому уроку: https://github.com/tensorflow/probability/blob/master/tensorflow_probability/examples/jupyter_notebooks/Multiple_changepoint_detection_and_Bayesian_model_selection.ipynb в нем есть код, который ссылается на класс HiddenMarkovMo…
10 фев '19 в 01:48
0 ответов

Байесовская нейронная сеть в тензорной вероятности

Я новичок в тензорном потоке, и я пытаюсь настроить байесовскую нейронную сеть с плотными слоями flipout. Мой код выглядит следующим образом: from tensorflow.keras.models import Sequential import tensorflow_probability as tfp import tensorflow as tf…
23 фев '19 в 11:27
0 ответов

InvalidArgumentError: пользовательский слой несовместимых фигур и пользовательские кера потери журнала

Я пытаюсь создать рекуррентную сеть плотности, аналогичную Grave, для прогнозирования почерка: https://arxiv.org/abs/1308.0850 Я хочу использовать только керас и вероятность тензорного потока для выполнения работы. Тем не менее, я получаю следующую …
02 мар '19 в 19:45
1 ответ

Определение DirichletMultinomial в вероятности тензорного потока

Это, вероятно, довольно простой, но я не могу понять - у меня есть матрица 100x5 y это генерируется из Dirichlet-Multinomial, и я хочу вывести параметры гамма, используя вероятность тензорного потока. Ниже приведена модель, которую я реализовал (для…
07 июн '18 в 16:12
0 ответов

TensorFlow: использование Keras с обучаемыми tfp.bijectors/tfp.distributions

Я пытаюсь реорганизовать некоторые из наших методов обучения с подкреплением, используя tf.keras. Модели keras, кажется, довольно хорошо работают для сетей с прямой связью, которые я использую для функций-значений и препроцессоров, но я пытаюсь реал…
28 окт '18 в 22:47
1 ответ

Сохранение и восстановление функций в TensorFlow

Я работаю над проектом VAE в TensorFlow, где сети кодера / декодера встроены в функции. Идея состоит в том, чтобы сохранить, затем загрузить обученную модель и выполнить выборку, используя функцию энкодера. После восстановления модели у меня возника…
11 ноя '18 в 06:14
1 ответ

Решение проблемы броска игральных костей и бросания монет с использованием вероятности тензора, дисперсия неверна

Я не очень опытный в статистике, я пытаюсь учиться. Поэтому, пожалуйста, потерпите меня. Я видел этот вопрос в Quora - который в основном утверждает следующее - Честная игра выпадает, если результатом является нечетное число, тогда честная монета по…
07 фев '19 в 20:02
1 ответ

Потеря -ELBO вариационного вывода, реализованная в вероятности тензорного потока Байесовская нейронная сеть

Я выполняю пример кода на Байесовской нейронной сети, реализованный с использованием вероятности Tensorflow. Мой вопрос касается реализации потери -ELBO, используемой для вариационного вывода. -ELBO равно суммированию двух слагаемых, а именно 'neg_l…
27 апр '18 в 14:40
0 ответов

Tensorflow Внедрить многомерное диагональное распределение Стьюдента Т

Я реализую диагональное многопараметрическое распределение студентов t (так что logP(x1,x2,x3,..xD) = logP(x1) + logP(x2)+ ....+ logP(xD)), так что это может быть используется в качестве базового распределения для биекторов в TensorFlow import tenso…
27 ноя '18 в 23:28
1 ответ

Распределение тензорного потока создает вероятность больше 1

Я использую API-интерфейс распределения тензорного потока для выборки, ниже приведен пример кода, который я использую, но я обнаружил, что вероятность больше 1, тогда вероятность логирования меньше 0. Я пробовал и CPU, и GPU, оба дают этот странный …
01 окт '17 в 17:28
1 ответ

Отрицательные значения неотрицательного параметра в вероятности тензорного потока

Я пытаюсь вписать простую модель Дирихле-Мультома в вероятность тензорного потока. Параметры концентрации gamma и я положил гамма (1,1) до их распространения. Это модель, где S - количество категорий, а N - количество выборок: def dirichlet_model(S,…
08 июн '18 в 13:53
1 ответ

Моделирование пуассоновского RV с неизвестным числом структурных изменений

У меня есть некоторые данные для взаимодействия с пользователем за последние 365 дней. У меня есть основания полагать, что произошло несколько событий, которые изменяют частоту взаимодействия пользователей. Модель выглядит следующим образом: Предпол…
29 ноя '18 в 18:38
1 ответ

Использование и изменение переменных в биекторах тензорного потока

В справочном документе по распределению TensorFlow (теперь вероятности) упоминается, что TensorFlow Variables может быть использован для построения Bijector а также TransformedDistribution объекты, то есть: import tensorflow as tf import tensorflow_…
16 ноя '18 в 13:38
1 ответ

Эквивалент `ed.copy` в`tenorflow_probability.edward2`

Я пытаюсь изменить свой код с edward в tensorflow_probability.edward2, Проблема в том, что всякий раз, когда я определяю апостериорное распределение, я использую a_post = ed.copy(a, {u: qu}, scope='a_post') но .copy API, кажется, больше не доступен:…
29 сен '18 в 17:33
0 ответов

Вероятность Tensorflow - плотное отклонение - градиенты, не предусмотренные для любой переменной

Я пытаюсь построить модель Байесовской регрессии Softmax, используя плотный слой Flip-Out с вероятностями Tensorflow. Эта модель обучается в наборе данных MNIST. Tensorflow возвращает ошибку: "Никаких градиентов для любой переменной не найдено, пров…
15 фев '19 в 05:24
0 ответов

Использование нормального распределения вместо распределения Бернулли

Я новичок в Tensorflow и машинного обучения. Мне нужно использовать нормальное распределение с вариационным автоэнкодером. Я искал примеры, которые используются Нормальное распределение без удачи. Кто-нибудь может привести пример нормального распред…
19 янв '18 в 18:11
0 ответов

При использовании байесовского слоя пользовательские потери keras были неверными

Пользовательская функция потерь keras получила неправильный вывод: когда я использую байесовский слой (tensorflow_probability.layers.DenseFlipout), и используйте мою собственную функцию потерь, я получил неправильную потерю на выходе. Но если я заме…
28 янв '19 в 21:42
0 ответов

Ошибка целочисленного типа Tensorflow_probability

Я пытаюсь использовать tensorflow_probability построить цепочку MCMC. Это мой код: chain_states, kernel_results = tfp.mcmc.sample_chain( num_results=tf.constant(1e3, dtype=tf.int32), num_burnin_steps=tf.constant(1e2, dtype=tf.int32), parallel_iterat…
30 окт '18 в 20:33