Elbo显示服务器和平铺窗口管理器 受到诉讼的知识产权持有人目前拥有的流行科幻小说专营权的启发，但在法律上与众不同 由于Wayland最终可能没有足够的能力，因此可能不包括显示服务器，但我保留在任何使Elbo变得更好的地方与Wayland决裂的权利。 现有的TWM并没有像Explorer.exe，Finder.app，KDE或GNOME那样“功能齐全”。 但是，当考虑到“全功能”中的内容时，很难将该列表牢记在心。 所以我写下来以确保我不会忘记。 “功能”列表 它所做的事情 多显示器处理 记住以

2021-DGM-Ozon-course 课程资料 演讲 日期 描述 演讲 研讨会 1个 2月11日 后勤。 动机。 自回归模型（MADE，WaveNet，PixelCNN，PixelCNN ++）。 2个 18年2月， 贝叶斯框架。 潜在变量模型。 可变下限。 EM算法。 3 25年2月， ELBO，重新参数化技巧，可变自动编码器。 MLE与MAP。 VAE的缺点。 4 3月5日 均值场近似和EM算法。 流程模型定义。 KL向前和向后发散。 5 3月11日 流模型（平面流，NICE，

JAX /亚麻中非常深的VAE 从移植而来的使用和。 我试图使该实现尽可能接近原始实现。 我能够重用大部分代码，包括仍然使用PyTorch的数据输入管道。 我建议为此安装PyTorch的仅CPU版本。 使用JAX 0.2.10，亚麻0.3.0，PyTorch 1.7.1，NumPy 1.19.2进行了测试。 我还对cifar10进行了收敛训练，并使用--conv_precision=highest从本文中复制了测试ELBO值2.87，请参见下文。 如果有人要求为cifar训练有素的检查站，

Scala推断 通过添加一些关键字， scala-infer将scala转变为一种概率编程语言。 为了实现可伸缩性，推断基于后验分布的（梯度近似）。 分发中的每个抽奖均附有指南分发。 scala-infer概率模型被编写为常规的scala代码。 值是从分布中提取的，用于生成数据。 这种模型被称为生成模型，因为它提供了一个明确的过程。 引入了三个新的关键字： infer定义模型 从分布中抽取随机变量的sample observe将数据绑定到模型中的分布 对值进行采样时，需要两个分布。 后

句子变化自动编码器 Bowman等人中PyTorch重新实现。 2015年。 注意：此实现目前不支持LSTM，但支持RNN和GRU。 结果 训练 埃尔波 负对数似然 KL散度 性能 4个纪元后停止训练。 真正的ELBO进行了大约1个历元的优化（如上图所示）。 结果是整个拆分的平均值。 分裂 零担 吉隆坡 培养 99.821 7.944 验证方式 103.220 7.346 测试 103.967 7.269 样品 从z〜N（0，I）进行采样后，获得了哨兵。 先生 。 不与自己的员工和