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来自专栏量子位
Uber开源深度概率编程语言Pyro，AI实验室蛰伏一年首现身
相关资料 Pyro官方介绍地址： https://eng.uber.com/pyro/ Uber AI实验室地址： http://uber.ai/ Pyro项目地址： http://pyro.ai/ Pyro
98150发布于 2018-03-23
来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
TensorFlow与PyTorch之争，哪个框架最适合深度学习
stanfordmlgroup.github.io/projects/chexnet/ PYRO：这是一种用 Python 编写的通用概率编程语言（PPL），后端由 PyTorch 支持：https://pyro.ai (https://pyro.ai/) Horizon：一个用于应用强化学习（Applied RL）的平台：https://horizonrl.com (https://horizonrl.com/)
1.1K30发布于 2019-09-04
来自专栏机器之心
教程 | 概率编程：使用贝叶斯神经网络预测金融市场价格
你还可能会用到下列 Python 库： PyMC3 (https://github.com/pymc-devs/pymc3) Edward (http://edwardlib.org/) Pyro (http://pyro.ai 贝叶斯线性回归首先，我想验证简单线性分类器在任务中的表现结果（并且我想直接使用 Pyro tutorial——http://pyro.ai/examples/bayesian_regression.html 我们按照以下操作在 PyTorch 上定义我们的模型（详情参阅官方指南：http://pyro.ai/examples/bayesian_regression.html）。
2.3K90发布于 2018-05-10
来自专栏机器之心
TensorFlow与PyTorch之争，哪个框架最适合深度学习
stanfordmlgroup.github.io/projects/chexnet/ PYRO：这是一种用 Python 编写的通用概率编程语言（PPL），后端由 PyTorch 支持：https://pyro.ai (https://pyro.ai/) Horizon：一个用于应用强化学习（Applied RL）的平台：https://horizonrl.com (https://horizonrl.com/)
2.3K22发布于 2019-09-03
来自专栏小詹同学
终极之战！TensorFlow与PyTorch谁最适合深度学习
stanfordmlgroup.github.io/projects/chexnet/ PYRO：这是一种用 Python 编写的通用概率编程语言（PPL），后端由 PyTorch 支持：https://pyro.ai (https://pyro.ai/) Horizon：一个用于应用强化学习（Applied RL）的平台：https://horizonrl.com (https://horizonrl.com/)
1K31发布于 2019-09-08
来自专栏新智元
【Github2.2K星】PyTorch资源列表：450个NLP/CV/SP、论文实现、教程、示例
Inference in PyTorch pyro: Deep universal probabilistic programming with Python and PyTorch http://pyro.ai
89410发布于 2018-11-22
来自专栏大数据文摘
手把手：基于概率编程Pyro的金融预测，让正则化结果更有趣！
同时推荐以下python库： PyMC3： https://github.com/pymc-devs/pymc3 Edward： http://edwardlib.org/ Pyro： http://pyro.ai Pyro官方教程： http://pyro.ai/examples/bayesian_regression.html 我们在PyTorch中定义了我们模型（详细解释请看官方教程）： class RegressionModel
95620发布于 2018-05-23
来自专栏机器之心
Uber与斯坦福大学开源深度概率编程语言Pyro：基于PyTorch
项目链接：http://pyro.ai/ GitHub 链接：https://github.com/uber/pyro Uber 人工智能实验室刚刚宣布开源了概率编程语言（probabilistic programming
1.5K110发布于 2018-05-10
来自专栏AI研习社
PyTorch 团队发表周年感言：感谢日益壮大的社群，这一年迎来六大核心突破
来自 Uber, Northeastern 和 Stanford 的研究人员聚于一起，围绕 Pyro（http://pyro.ai/ ）和 ProbTorch（http://t.cn/RYHezjv
1.2K80发布于 2018-03-16

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