sbi公司 swMATH编号： 34990 软件作者： 阿尔瓦罗·特杰罗·坎特罗；扬·博尔茨（Jan Boeltse）；迈克尔·德斯特勒（Michael Deistlere）；Jan-Matthis Lueckmanne；科诺·杜尔坎；佩德罗·冈萨尔维斯（Pedro J.Gonçalves）；大卫·S·格林伯格（David S.Greenberg）；雅各布·H·麦克 描述： sbi：一个用于基于模拟的推理的工具包。sbi是一个用于基于仿真的推理的PyTorch包。基于仿真的推理是从观测值中找到模拟器参数的过程。sbi采用贝叶斯方法，根据观察结果返回参数的完全后验分布。该后验值可以摊销（即对任何观察有用）或聚焦（即针对特定观察定制），具有不同的计算权衡。sbi为单线后验推理提供了一个简单的接口。 主页： https://www.theoj.org/joss-papers/joss.02505/10.21105.joss.02055.pdf 源代码： https://github.com/mackelab/sbi 依赖项： PyTorch公司 关键词： 开源软件杂志;JOSS公司;PyTorch包;基于仿真的推理;履行机构;随机数值模拟器 相关软件： ELFI公司;PyTorch公司;github;OpenAI健身房;稳定基线3;hdbs扫描;BLiTZ公司;螺母;BoTorch公司;UMAP公司;PyMC公司;SCALCG公司;Scikit公司;Joblib公司;DELFI公司;pyABC公司;假说;nflows公司;lfi公司;皮德尔菲 引用于： 1文件 标准条款 1出版物描述软件 年份 sbi：一个基于仿真的推理工具包链接阿尔瓦罗·特杰罗·坎特罗；扬·博尔茨（Jan Boeltse）；迈克尔·德斯特勒（Michael Deistlere）；Jan Matthis Lueckmanne；康纳·杜坎；佩德罗·冈萨尔维斯（Pedro J.Gonçalves）；大卫·S·格林伯格（David S.Greenberg）；雅各布·H·麦克 2020 5位作者引用 1 亚历山大·奥舍夫 1 安德鲁·豪斯 1 塞缪尔·卡斯基 1 亨利·佩索宁 1 川、通 连载1篇 1 统计与计算 在1个字段中引用 1 统计学（62-XX） 按年份列出的引文