DEEP PROBABILISTIC PROGRAMMING的意思|示意

论文标题深度概率编程 谷歌提出深度概率编程语言Edward ... 后验预测检查（Posterior predictive checks） 论文标题：深度概率编程（DEEP PROBABILISTIC PROGRAMMING） 深度神经网络的本质是组合式的（compositional）。用户可以以创造性的方式来将层连接起来，而无需担忧如何去执行测试（前向传播）或推理（基于梯度的优化，通过反向传播和自动微分）。在这篇论文中，我们为概率变成设计组合式表示（compositional representations）。概率编程让用户可以将生成概率模型指定为程序（program），然后将这些模型「编译（compile）为推理过程（inference procedures）。概率模型本质上也是组合式的，而之前的大部分工作都集中在通过组合随机变量来构建丰富的概率程序上（Goodman et al.， 2012; Ghahramani, 2015; Lake et al.， 2016）。 ...