Notice bibliographique
Résumé
Converging evidence from the behavioral sciences suggests that inference in probabilistic generative models can capture how human and animal subjects solve a variety of cognitive tasks involving uncertainty. In fact, such evidence has accumulated more quickly than bespoke computational modeling can keep pace, contributing impetus to the development of probabilistic programming systems to reduce the duplication of effort. Among these, deep probabilistic programming systems enable the integration of deep neural networks into probabilistic generative models as powerful function approximators. In this dissertation, I provide compositional tools for reasoning about model structure and inference in the deep probabilistic programming system Probabilistic Torch. I begin with a case report about applying deep probabilistic programming to neuroimaging, including mean-field inference and a nontrivial stochastic gradient estimator for the training objective. I then dive into my work on training neural proposals to break down a complex joint distribution into a series of simpler complete conditional distributions. I then describe my contributions to a domain-specific language of inference combinators for composing importance sampling strategies in deep probabilistic programs, including an inference combinators implementation of the previous decompositional sampling strategy. I finally overview my work on providing categorical foundations in which to ground the semantics of deep probabilistic programs and reason compositionally about their model structure and inference strategies. I then close the dissertation by discussing how compositionality can help probabilistic machine learning scale up towards brain-sized inference problems.--Author's abstract
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».