标签为 PyTensor 的文章

使用贝叶斯推理的ODE Lotka-Volterra多方法

本笔记本的目的是演示如何在具有和不具有梯度的情况下对常微分方程（ODE）系统进行贝叶斯推断。比较了不同采样器的准确性和效率。

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使用贝叶斯推断的多方法ODE Lotka-Volterra

本笔记本的目的是演示如何在具有和不具有梯度的情况下对常微分方程（ODE）系统进行贝叶斯推断。比较了不同采样器的准确性和效率。

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使用贝叶斯推断的多方法ODE Lotka-Volterra

本笔记本的目的是演示如何在具有和不具有梯度的情况下对常微分方程（ODE）系统进行贝叶斯推断。比较了不同采样器的准确性和效率。

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使用贝叶斯推理的ODE Lotka-Volterra多方法

本笔记本的目的是演示如何在具有和不具有梯度的情况下对常微分方程（ODE）系统进行贝叶斯推断。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中，以模拟动物和人类在可以进行重复选择并随后获得某种形式的反馈（如奖励或惩罚）的情况下如何学习。

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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中，以模拟动物和人类在可以进行重复选择并随后获得某种形式的反馈（如奖励或惩罚）的情况下如何学习。

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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中，以模拟动物和人类在可以进行重复选择并随后获得某种形式的反馈（如奖励或惩罚）的情况下如何学习。

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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中，以模拟动物和人类在可以进行重复选择并随后获得某种形式的反馈（如奖励或惩罚）的情况下如何学习。

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如何调试模型

调试模型的方法有多种层次。最简单的一种方法就是直接打印出不同变量的取值。

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如何将JAX函数包装以便在PyMC中使用

指令“include”：文件未找到：‘/Users/cw/baidu/code/fin_tool/github/pymc-examples/examples/build/jupyter_execute/build/jupyter_execute/build/jupyter_execute/extra_installs.md’

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如何将JAX函数包装以便在PyMC中使用

指令“include”：未找到文件：‘/Users/cw/baidu/code/fin_tool/github/pymc-examples/examples/build/jupyter_execute/build/jupyter_execute/extra_installs.md’

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如何将JAX函数包装以便在PyMC中使用

指令“include”：未找到文件：‘/Users/cw/baidu/code/fin_tool/github/pymc-examples/examples/build/jupyter_execute/extra_installs.md’

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如何在 PyMC 中使用 JAX 函数

本笔记本使用了不是 PyMC 依赖项的库，因此需要专门安装这些库才能运行此笔记本。打开下面的下拉菜单以获取更多指导。

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使用“黑箱”似然函数

有一个相关示例讨论了如何使用在JAX中实现的似然函数

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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在JAX中实现的似然函数

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使用“黑箱”似然函数

有一个相关示例讨论了如何使用在JAX中实现的似然函数

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