Consider re-writing innovation-based parameterizations of key stochastic processes as `numpyro.Distributions`
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- リファクタリング
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 静か
- 技術スタック
- python
調査の方向性
まず、PR #828 からリンクされている議論を読み、特に NumPyro Distributions と PyRenew RandomVariables の比較を確認します。どのイノベーションベースのパラメータ化を対象範囲に含めるか、またフォワードサンプリング、対数確率の評価、パフォーマンスをどのように評価すべきかを決定します。合意された実装方針と、それに対応する再実装または判断が得られれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Avoiding the scan in log prob evaluation and using it only in forward sampling is a really nice feature of doing this as true
numpyroDistributions, rather than as PyRenewRandomVariables.Question: does this argue for reimplementing the innovation-based parameterizations in the same way? Do you expect performance implications?
Originally posted by @dylanhmorris in #828
- 主要言語
- Python
- スター
- 30
- フォーク
- 11
- 平均マージ
- 6日 20時間
- マージ済み PR（30日）
- 5
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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