阿尔卑斯山库库克尔比尔;Tran，达斯汀;拉杰什·兰加纳思;安德鲁·盖尔曼;大卫·M·布莱。 自动微分变分推理。 （英语） Zbl 1437.62109号 J.马赫。学习。物件。 18（2017-2018），第14号论文，45页（2017）. 概要：概率建模是迭代的。一位科学家假设一个简单的模型，将其与她的数据相匹配，根据她的分析进行提炼，然后重复。然而，在这个过程中，将复杂模型拟合到大数据是一个瓶颈。推导新模型的算法在数学上和计算上都具有挑战性，这使得很难有效地循环这些步骤。为此，我们开发广告使用我们的方法，科学家只提供了概率模型和数据集，其他什么都没有。广告自动推导出一个有效的变分推理算法，使科学家能够自由地细化和探索许多模型。广告支持一类广泛的模型&不需要共轭假设。我们学习广告跨越十个现代概率模型，并将其应用于具有数百万个观测值的数据集。我们部署广告作为Stan概率规划系统的一部分。 引用于52文件 MSC公司： 2015年1月62日 贝叶斯推断 2010年第68季度 计算模式（非确定性、并行、交互式、概率性等） 90立方厘米 随机规划 关键词：贝叶斯推断;近似推理;概率规划 软件：风险投资;TensorFlow公司;西雅娜;Autograd公司;斯坦;漏洞;爱德华;共鸣;教堂;卡爪;ADVI公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Kucukelbir}等人，J.Mach。学习。第18号决议，第14号论文，45页（2017年；Zbl 1437.62109） 全文： arXiv公司 链接