pymc.variational.operators.KL#
- class pymc.variational.operators.KL(approx, beta=1.0)[源代码]#
基于Kullback Leibler散度的算子
此运算符构建证据下界（ELBO）目标
\[ELBO_\beta = \log p(D|\theta) - \beta KL(q||p)\]哪里
\[KL[q(v)||p(v)] = \int q(v)\log\frac{q(v)}{p(v)}dv\]- 参数:
- approx: :class:`近似`
用于推理的近似方法
- beta: float
KL散度的Beta参数，用于缩放正则化项。
方法
KL.__init__(approx[, beta])KL.apply(f)操作符本身
属性
Tdatalogpdatalogp_normhas_test_functioninputslogplogp_normlogqlogq_normmodelrequire_logqreturns_losssupports_aevbvarlogpvarlogp_norm