NumPyro 文档

NumPyro 入门

API 和开发者参考

入门教程

使用 NumPyro 进行贝叶斯回归

贝叶斯分层线性回归

示例：棒球击球平均值

示例：变分自编码器

示例：Neal's Funnel

示例：随机波动率

示例：使用 Flax 和 Haiku 的 ProdLDA

变分推断参数化

NumPyro 模型的自动渲染

不良后验几何及其处理方法

截断分布和折叠分布

贝叶斯截尾数据建模

希尔伯特空间近似高斯过程模块

NumPyro 与其他库的集成

使用循环正态分布进行快速高斯过程推断

NNX 与 NumPyro 集成

离散隐变量

高斯混合模型

示例：带离散枚举的玩具混合模型

示例：贝叶斯标注模型

示例：枚举隐马尔可夫模型

示例：生态数据的 CJS 捕获-再捕获模型

示例：高斯壳的嵌套采样

离散协变量缺失值的贝叶斯填充

应用

时间序列预测

贝叶斯填充

示例：高斯过程

示例：贝叶斯神经网络

示例：AutoDAIS

示例：稀疏回归

示例：马蹄形回归

示例：比例检验

示例：广义线性混合模型

示例：隐马尔可夫模型

示例：高斯过程的希尔伯特空间近似。

示例：高斯过程的希尔伯特空间近似（多维）

示例：捕食者-猎物模型

求解多个初始条件的微分方程 (ODE)。

示例：神经传输

示例：基于 GP 的贝叶斯优化的 Thompson 采样

贝叶斯分层堆叠：油井切换案例研究

示例：正弦偏斜正弦（二元 von Mises）混合模型

示例：AR(2) 过程

示例：Holt-Winters 指数平滑

示例：建模时空死亡率

示例：零膨胀 Poisson 回归模型

示例：使用 Flax 的条件变分自编码器

使用 NumPyro 进行基于文本的理想点分析

示例：VAR(2) 过程

其他推断算法

示例：处理高维度数据的 MCMC 方法

示例：带能量守恒子采样的 Hamiltonian Monte Carlo

示例：使用 SteinVI 的贝叶斯神经网络

示例：使用 SteinVI 推断的深度马尔可夫模型

索引和表格