文件名称：rebar:梯度REBAR估算器的Python实现
文件大小：38KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-02 08:25:26
Python
重装/放松 梯度REBAR和RELAX估算器的Python实现。 这个Python模块通过函数RELAX(...)实现RELAX梯度估计量（Grathwohl等），该函数采用与要区分标量的标量的Tensorflow张量以及代表控制变量和相同控制变量的张量。使用条件噪声变量。 然后，该函数使用Tensorflow来计算适当的梯度。 REBAR估计器（Tucker等人）是RELAX的典型实例，它对控制变量使用了宽松的采样过程。 计算二进制和分类随机变量的REBAR / RELAX估计量所需的辅助功能已经实现。 最后，该模块支持动态REBAR / RELAX：相对于估计器方差采用梯度，以便可以自动调整该方法。 有两个模块： Relax-实现RELAX估算器，并包括一个小的演示脚本（请参见下文） reparam-实现用于离散重新参数化的通用类，以及用于分类和二进制随机变量的特定重新参数化。
【文件预览】：
rebar-master
----relaxflow()
--------reparam.py(9KB)
--------relax.py(11KB)
----rebar_demo.png(41KB)
----setup.cfg(40B)
----setup.py(696B)
----README.md(3KB)