Guaranteed inference for probabilistic programs: a parallelisable, small-step operational approach

In the context of probabilistic programming languages, we put forward an approach to formal semantics and sampling-based inference with guarantees, centered on an action-based language equipped with a small-step operational semantics. We argue that this choice offers benefits in terms of clarity and...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:ACM transactions on probabilistic machine learning
Hauptverfasser: Boreale, Michele, Collodi, Luisa
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: 30.09.2025
ISSN:2836-8924, 2836-8924
Online-Zugang:Volltext
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