Pyro対Pymc？これらの確率的プログラミングフレームワークの違いは何ですか？
Clojureをベースにした 『Anglican』を使っていたのですが、私には良くないと思います。悪い文書と助けを見つけるには小さすぎるコミュニティ。また、私はまだSchemeベースの言語に慣れていません。ですから、言語をPythonベースのものに変更したいと思います。
PyroかPyMCかもしれませんが、私はそれらの両方について全く知りません。
- 2つのフレームワークの違いは何ですか？
- それらは同じ問題に使用できますか？
- 比較して光る例はありますか？
から ここ
Pyroは、変分推論に焦点を当てた深い確率的プログラミング言語であり、構成可能な推論アルゴリズムをサポートしています。 Pyroは、（PyTorchを使用して）より動的で、（再帰を可能にする）ユニバーサルであることを目指しています。
Pyroはディープニューラルネットを採用しており、現在は変分推論に焦点を当てています。 Pyroは（PyMCやEdwardとは異なり）マルコフ連鎖モンテカルロをまだ実行していません。
Pyroはpytorchで構築されていますが、PyMC3はtheanoで構築されています。 PyTorchの動的プログラミングを取得すると、最近、Theanoが1年後に 維持 にならないことが発表されました。ただし、PyMCには優れたドキュメントと すばらしい リソースがあることがわかりました。別の代替案はTensorflowの上に構築されたEdwardで、pyro atmよりも成熟していて機能が豊富です。 Edwardの作者は、PyMC3よりも高速だと主張しています。
私が決定したことは、あなたが探している機能、ドキュメント、プログラミングスタイルに要約されると思います。