コード例 #1
0
 def linear_regression(features, prior_precision):
     w = ed.Normal(loc=0.,
                   scale=tf.rsqrt(prior_precision),
                   sample_shape=features.shape[1],
                   name="w")
     y = ed.Normal(loc=tf.tensordot(features, w, [[1], [0]]),
                   scale=1.,
                   name="y")
     return y
コード例 #2
0
 def mixture_of_real_and_int():
     loc = ed.Normal(loc=0., scale=1., name="loc")
     flip = ed.Bernoulli(probs=0.5, name="flip")
     if tf.equal(flip, 1):
         x = ed.Normal(loc=loc, scale=0.5, sample_shape=5, name="x")
     else:
         x = ed.Poisson(rate=tf.nn.softplus(loc),
                        sample_shape=3,
                        name="x")
     return x
コード例 #3
0
ファイル: trace_test.py プロジェクト: colinsongf/google-qanet 
 def model():
   x = ed.Normal(loc=0., scale=1., name="x")
   y = ed.Normal(loc=x, scale=1., name="y")
   return x + y
コード例 #4
0
ファイル: trace_test.py プロジェクト: colinsongf/google-qanet 
 def model():
   return ed.Normal(0., 1., name="x")
コード例 #5
0
 def model_builtin():
     return ed.Normal(1., 0.1, name="x")
コード例 #6
0
 def normal_with_unknown_mean():
     loc = ed.Normal(loc=0., scale=1., name="loc")
     x = ed.Normal(loc=loc, scale=0.5, sample_shape=5, name="x")
     return x
コード例 #7
0
 def variational():
     loc = tf.get_variable("loc", [])
     qz = ed.Normal(loc=loc, scale=0.5, name="qz")
     return qz