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Implement DiffTransform for RandomWalk distributions

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#6 098 ouverte le 4 sept. 2022

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Description

My guess is that unobserved [Gaussian/MvNormal/MvStudentT]RandomWalk would sample much better if NUTS could propose innovation values instead of the "absolute" timeseries values. This is what is done when one manually creates a random walk model by

x_raw = pm.Normal("x_raw")
x = pm.Deterministic("x", x_raw.cumsum())

If we just added the transform, there would some redundancies in the logp, because the proposed diffed values would be cumsumed (in the back-transform) and then differentiated again in the randomwalk logprob, but we can probably teach Aesara to optimize those away.

Once we have that, the user won't be worse off when creating unobserved random walks via the specialized PyMC distribution classes.

Guide contributeur

Direction de recherche
Comprendre l'implémentation actuelle de RandomWalk logp dans PyMC, puis concevoir et implémenter un DiffTransform qui reparamétrise la marche aléatoire pour échantillonner les innovations. Étudier comment Aesara optimise les opérations redondantes et s'assurer que la transformation s'intègre avec les classes de distribution existantes.
Stack technique
python
Domaine
backend
Type d'issue
Fonctionnalité
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
3
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
Une demi journée
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Active
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Claire
Prérequis
PythonPyMCprobabilistic programming concepts
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
55