pyro-ppl/pyro

[FR] Online (streaming) VI support

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#2,882 opened on 2021年6月21日

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説明

It would be nice to have native support for online VI (its main 3 flavors are listed here: https://arxiv.org/abs/1904.03920 ).

Currently, the only tool applicable to the online learning scenario would be the SMCFilter, but it often performs poorly in high-dimensional situations.

SMCFilter itself could also benefit from particle MCMC rejuvenation as discussed here: https://www.springer.com/gp/book/9783030478445 and implemented in the particles package: https://github.com/nchopin/particles

コントリビューターガイド

技術スタック
pythonpytorch
領域
machine learning
Issue 種別
feature
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
5
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
over 1 week
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
stale
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
needs investigation
前提条件
variational inferencePyro internalsSMCFilter
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
15
調査方針
Study the referenced arxiv paper (1904.03920) for online VI methods. Examine the current SMCFilter implementation in Pyro's source code. Review the particles package (nchopin/particles) for particle MCMC rejuvenation. Engage with maintainers to define the specific API and scope of the feature.