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ODE Lotka-Volterra 用多种贝叶斯推断方法

此笔记本的目的是演示如何在常微分方程 (ODE) 系统上执行贝叶斯推断,无论是否使用梯度。比较了不同采样器的准确性和效率。

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使用 PyMC 将强化学习模型拟合到行为数据

强化学习模型通常用于行为研究,以模拟动物和人类如何在重复选择后获得某种形式的反馈(例如奖励或惩罚)的情况下学习。

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如何调试模型

调试模型有多种级别。最简单的方法之一是仅打印出不同变量正在采用的值。

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如何封装 JAX 函数以在 PyMC 中使用

此笔记本使用非 PyMC 依赖项的库,因此需要专门安装才能运行此笔记本。打开下面的下拉菜单以获取额外指导。

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使用“黑盒”似然函数

有一个 相关示例 讨论了如何使用 JAX 中实现的似然函数

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