文件名称：markovian:Ko用于概率编程的Kotlin DSL
文件大小：3.4MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-02 02:53:06
probabilistic-programming bayesian-networks probabilistic-graphical-models uncertainty-propagation probabilistic-circuits
马尔可夫式 以和的精神进行符号整合和概率编程。 研究问题 有没有办法将PGM编译为？ 在PGM / PC上是否有统一[back / belief / expectation / equilibbrium] -prop的代数？ 是否存在一族因分化和整合而封闭的功能？ 高维分位数是否有易于处理的反演采样程序？ 有没有一种方法可以在贝叶斯网络上执行推理？ 是否存在通过基本函数传播不确定性的 ？ 用法 以下命令将运行代码综合演示： ./gradlew codeSynth -P train=[PATH_TO_TRAINING_DATA] 这将产生类似于以下文本的内容： fun test = projection be val private fun checkbox (): String { } fun box (): Str