文件名称：kernel_hmc:NIPS 2015代码“通过有效核指数族的无梯度哈密顿蒙特卡洛”
文件大小：38KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-03 14:22:33
Python
内核哈密顿量蒙特卡洛 NIPS 2015代码。 该软件包实现了本文的内核HMC部分。 它在很大程度上取决于，所有梯度估计代码都位于该中。 我关于KMC的。 一个具有KMC lite在以前未开发的区域中移动的能力。 安装依赖项： pip install -r https://raw.githubusercontent.com/karlnapf/kernel_hmc/master/requirements.txt 可选的依赖项是： 用于协方差的Cholesky因子的有效低秩更新。 将Adaptive-Metropolis和KMC Finite的成本从立方提高到二次，请参见论文。 超参数示例中用于高斯过程边缘后部的 。 通过近似推断和重要性抽样来计算边际可能性的无偏估计。 香蕉示例的 ，可通过自动渐变计算梯度。 安装kernel_hmc ： pip install git
【文件预览】：
kernel_hmc-master
----requirements.txt(413B)
----.travis.yml(1KB)
----LICENSE(1KB)
----setup.py(460B)
----README.md(2KB)
----kernel_hmc()
--------proposals()
--------mini_mcmc()
--------densities()
--------__init__.py(0B)
--------examples()
--------tools()
--------hamiltonian()
----tests()
--------proposals()
--------densities()
--------__init__.py(0B)
--------tools()
----.gitignore(756B)
----.coveragerc(78B)