Edward中文文檔維護團隊招募成員

01-25

經過多方努力，Python中文社區核心成員LimberenceCheng已與Edward作者Dustin Tran取得聯繫並獲得授權翻譯維護中文文檔，現招募維護團隊成員！目前團隊成員已有來自劍橋大學、杜克大學、芝加哥大學、清華大學、北京大學、華中科技大學、京東金融、餓了么等學界和業界的開源技術愛好者。

Edward是由哥倫比亞大學和Google聯合提出的用於概率建模、推理和評估的Python庫。詳見媒體報導：谷歌提出深度概率編程語言Edward：融合了貝葉斯、深度學習和概率編程

申請成為團隊成員和獲取詳情請猛戳：Edward中文文檔維護團隊成員申請表

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Edward 是一個用於概率建模、推理和評估的 Python 庫。它是一個用於快速實驗和研究概率模型的測試平台，其涵蓋的模型範圍從在小數據集上的經典層次模型到在大數據集上的複雜深度概率模型。Edward 融合了以下三個領域：貝葉斯統計學和機器學習、深度學習、概率編程。

它支持以下方式的建模：

定向圖模型
神經網路（通過Keras 和 TensorFlowSlim等庫）
條件特定的無向模型
貝葉斯非參數和概率程序

它支持以下方式的推理：

變分推理（Variational inference）
黑箱變分推理
隨機變分推理
包容 KL 散度（Inclusive KL divergence）
最大後驗估計

蒙特卡洛（Monte Carlo）

哈密爾頓蒙特卡羅（Hamiltonian Monte Carlo）
隨機梯度 Langevin 動態
Metropolis-Hastings

推理的組成

期望最大化（Expectation-Maximization）
偽邊界和 ABC 方法（Pseudo-marginal and ABC methods）
消息傳遞演算法（Message passing algorithms）

它支持以下的模型評估和推理

基於點的評估（Point-based evaluations）
後驗預測檢查（Posterior predictive checks）

同時，由於Edward 構建於 TensorFlow 之上。它支持諸如計算圖、分散式訓練、CPU/GPU 集成、自動微分等功能，也可以用 TensorBoard 可視化。

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