Description
Day 2, R0 14:10–14:40
本講題將介紹深度機率語言(Deep Probabilistic Programming)的核心概念與特性，並分享如何使用Pyro來體驗深度機率語言有趣與強大之處。
Pyro為基於Pytorch之上所開發的深度機率語言(Deep Probabilistic Programming)，能建立複雜機率模型並使用隨機變分估計(Stochastic Variational Inference)方法於GPU上進行大規模訓練，本講題會分享實作文本分析LDA模型、變分自編碼器VAE心得。
Slides: https://docs.google.com/presentation/d/1qOIqK5MmE-b43yTYgQL7b7Opu-AmkqGGCgmvgdHhqfg/edit?usp=sharing
Speaker: 柯維然
穿上制服是個菜鳥警官，忙於勤務與警政工作；脫下制服是個熱愛用數據與程式解決問題的資料戰警；目前服務於新竹市警察局，並於交通大學資訊工程研究所攻讀博士班，主要研究方向為深度生成模型、機率模型等