文件名称：efax:JAX的指数族
文件大小：562KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-06 11:20:34
Python
EFAX：JAX中的指数族 该库提供了一组用于处理差分编程库中的指数族分布的工具。 指数族是概率分布的重要一类，包括正态分布，伽玛分布，β分布，指数分布，泊松分布，二项分布和伯努利分布。 有关此库背后基本概念的说明，请参见我们的。 框架 表示 EFAX的对象有一个单一的基类：对分布族和分布Parametrization进行编码的参数化。 每个这样的对象都有一个形状，因此它可以存储任意数量的分布。 在此类物体上操作时，将应用NumPy的广播规则。 这与SciPy不同，后者的每个分布都由一个对象表示，因此一千个分布需要一千个对象。 所有参数化对象都是使用tjax.dataclass数据类。 这些数据类是对Python数据类的修改，以支持JAX的类型注册。 这样可以轻松标记静态属性。 在JAX中，静态属性是一种在功能更改时引起函数重新编译的属性，因此，使用该属性可以做什么具有更大的灵活性。
【文件预览】：
efax-master
----README.rst(8KB)
----pylintrc(16KB)
----poetry.lock(44KB)
----examples()
--------optimization.py(872B)
--------cross_entropy.py(765B)
----LICENSE(1KB)
----expfam.pdf(504KB)
----setup.cfg(552B)
----tests()
--------test_distributions.py(3KB)
--------test_flatten.py(822B)
--------test_fisher_information.py(1KB)
--------test_match_scipy.py(3KB)
--------__init__.py(0B)
--------test_conjugate_prior.py(2KB)
--------test_shapes.py(2KB)
--------test_complex_normal.py(6KB)
--------conftest.py(819B)
--------distribution_info.py(3KB)
--------create_info.py(10KB)
----.gitignore(200B)
----pyproject.toml(1KB)
----efax()
--------dirichlet_common.py(2KB)
--------conjugate_prior.py(617B)
--------negative_binomial_common.py(2KB)
--------beta.py(1KB)
--------chi_square.py(2KB)
--------scipy_replacement()
--------multinomial.py(3KB)
--------bernoulli.py(2KB)
--------negative_binomial.py(2KB)
--------parametrization.py(3KB)
--------multivariate_unit_normal.py(2KB)
--------normal.py(2KB)
--------__init__.py(630B)
--------expectation_parametrization.py(2KB)
--------exponential.py(2KB)
--------py.typed(0B)
--------von_mises.py(4KB)
--------parameter.py(4KB)
--------natural_parametrization.py(5KB)
--------logarithmic.py(3KB)
--------poisson.py(2KB)
--------tools.py(1KB)
--------multivariate_normal.py(3KB)
--------isotropic_normal.py(3KB)
--------gamma.py(3KB)
--------dirichlet.py(1KB)
--------exp_to_nat.py(5KB)
--------complex_normal.py(4KB)