Correctness of Sequential Monte Carlo Inference for Probabilistic Programming Languages

Probabilistic programming is an approach to reasoning under uncertainty by encoding inference problems as programs. In order to solve these inference problems, probabilistic programming languages (PPLs) employ different inference algorithms, such as sequential Monte Carlo (SMC), Markov chain Monte C...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Programming Languages and Systems Ročník 12648; s. 404
Hlavní autoři:	Lunden, Daniel, Borgström, Johannes, Broman, David
Médium:	Kapitola Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Switzerland Springer International Publishing AG 01.01.2021
Edice:	Lecture Notes in Computer Science
Témata:	Functional Programming Measure Theory Operational Semantics Probabilistic Programming Sequential Monte Carlo
ISBN:	3030720187, 9783030720186, 3030720195, 9783030720193
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!