#numpyro résultats de recherche
A JAX custom VJP function for multiple input variable does not work for NumPyro/HMC-NUTS stackoverflow.com/questions/6568… #numpyro #jax #pyroai #python
生徒の"学力の伸び"、どう測る？ 🤔 #ドワンゴ の教育事業のデータサイエンティストがPythonライブラリ #NumPyro を使った実装を解説 📝 ベイズ推定の結果診断や学力調査でも使われる「垂直尺度化」など、一歩踏み込んだ内容も扱っています。ぜひご覧ください 👇 blog.nnn.dev/entry/2025/10/… #Python…
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NumPyroによる項目反応理論と垂直尺度化の実装方法を解説。学年をまたいだ学力調査など、異なるテスト結果を正しく比較したい人、必見！ - ドワンゴ教育サービス開発者ブログ
ベイズ統計モデリングライブラリNumPyroによる、項目反応理論（IRT）と垂直尺度化の実装ガイド【実践編】。異なる学年のテスト結果を同一尺度上で比較可能にする統計モデルの構築と、その具体的な実装コードをステップバイステップで詳しく解説します。
Our paper on a JAX-based high-res exoplanet/BD spectrum model has been accepted by ApJS. arxiv.org/abs/2105.14782 #jax #numpyro
ExoJAX v1.1.0 released. #numpyro HMC reverse mode, optimization by #JAXopt, and VALD3 (metal lines) available: github.com/HajimeKawahara…
I've been making progress on my #Bayesian inference in #python book draft. Latest addition is the multi-level modelling chapter. Check it out and then post your feedback here. Thanks! #numpyro Book: persuasivepython.com/13-multilevel
#Albumentations - A Python library for image augmentation #Numpyro - A library that enables users to build probabilistic models using the Python programming language. #Torchscript - TorchScript is a library in #PyTorch
{causact} 📦 v0.5.7 is on its way to CRAN. Visualize your Bayesian modelling assumptions using #rstats and get lightning fast inference using #numpyro for free. Give it a try!
{causact} 📦 helps you communicate your Bayesian modelling assumptions using #rstats. Can you spot the difference in these 3 Bayesian models?
Simple #rstats install - works on ALL platforms (see readme for more). Just four steps. Please test this #numpyro version before I release to CRAN.🙏 install.packages("remotes") remotes::install_github("flyaflya/causact") library(causact) install_causact_deps()
It's shockingly fast, and installing #numpyro on Windows, which used to be difficult, now works perfectly. They are also working on automatic marginalization of unobserved discrete random variables... looking forward to trying that out.
For my first post on twitter, I present to the world an astronomer friendly guide to taking your first steps with #NumPyro: hughmcdougall.github.io/blog/02_numpyr…
#numpyro をwindows10にインストールできた。 WindowsServerでベイズ統計モデルのアプリが作れる！ #streamlit の組み合わせも面白そう！ pip install jaxlib-*-win_amd64.whl pip install jax pip install numpyro pip install arviz qiita.com/FORETUNE/items…
#NumPyro interface is so clean that I think I will plan to give some weight to it in my next projects.
"Statistical Rethinking (2nd ed.) with #NumPyro" - "a small #ProbabilisticProgramming library provides a #NumPy backend for #Pyro" "powered by #JAX for autograd & JIT compilation to #GPU/CPU" distributions module follows #PyTorch bit.ly/2NSQfUE github.com/pyro-ppl/numpy…
Just having fun using NumPyro and JAX to do inference for ODE parameters - this finishes the translation of @rlmcelreath's Statistical Rethinking 2nd ed. book (latest draft version) to NumPyro fehiepsi.github.io/rethinking-num…
It's #Numpyro+Jax since it was easy to get lots of example problems, but as a Julia stan gotta say it was really easy and pleasant to use 👏
Para los que no hablamos vuestro idioma, @gilbellosta y @joscani: ¿Qué casos de uso resolvéis vosotros con #numpyro?
Ayer estuve de cena con @gilbellosta y con @r_vaquerizo alias "el frecuentista". Después de la cena @gilbellosta me casi convenció de que #numpyro es el futuro de lo bayesiano. Y he de reconocer que ha supuesto un gran avance. Ya no le puedo decir eso de que se acaba el ...
There are good tools in #rstats (e.g. Robyn) and #python (lightweightmmm), but as noted in the article, you often will just have to roll your own (e.g. via @mcmc_stan or #numpyro).
RT @preposterior@qoto.org I've been making progress on my #Bayesian inference in #python book draft. Latest addition is the multi-level modelling chapter. Check it out and then post your feedback here. Thanks! #numpyro BOOK Link: (1/2)
Ayer estuve de cena con @gilbellosta y con @r_vaquerizo alias "el frecuentista". Después de la cena @gilbellosta me casi convenció de que #numpyro es el futuro de lo bayesiano. Y he de reconocer que ha supuesto un gran avance. Ya no le puedo decir eso de que se acaba el ...
生徒の"学力の伸び"、どう測る？ 🤔 #ドワンゴ の教育事業のデータサイエンティストがPythonライブラリ #NumPyro を使った実装を解説 📝 ベイズ推定の結果診断や学力調査でも使われる「垂直尺度化」など、一歩踏み込んだ内容も扱っています。ぜひご覧ください 👇 blog.nnn.dev/entry/2025/10/… #Python…
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NumPyroによる項目反応理論と垂直尺度化の実装方法を解説。学年をまたいだ学力調査など、異なるテスト結果を正しく比較したい人、必見！ - ドワンゴ教育サービス開発者ブログ
ベイズ統計モデリングライブラリNumPyroによる、項目反応理論（IRT）と垂直尺度化の実装ガイド【実践編】。異なる学年のテスト結果を同一尺度上で比較可能にする統計モデルの構築と、その具体的な実装コードをステップバイステップで詳しく解説します。
生徒の"学力の伸び"、どう測る？ 🤔 #ドワンゴ の教育事業のデータサイエンティストがPythonライブラリ #NumPyro を使った実装を解説 📝 ベイズ推定の結果診断や学力調査でも使われる「垂直尺度化」など、一歩踏み込んだ内容も扱っています。ぜひご覧ください 👇 blog.nnn.dev/entry/2025/10/… #Python…
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NumPyroによる項目反応理論と垂直尺度化の実装方法を解説。学年をまたいだ学力調査など、異なるテスト結果を正しく比較したい人、必見！ - ドワンゴ教育サービス開発者ブログ
ベイズ統計モデリングライブラリNumPyroによる、項目反応理論（IRT）と垂直尺度化の実装ガイド【実践編】。異なる学年のテスト結果を同一尺度上で比較可能にする統計モデルの構築と、その具体的な実装コードをステップバイステップで詳しく解説します。
生徒の"学力の伸び"、どう測る？ 🤔 #ドワンゴ の教育事業のデータサイエンティストがPythonライブラリ #NumPyro を使った実装を解説 📝 ベイズ推定の結果診断や学力調査でも使われる「垂直尺度化」など、一歩踏み込んだ内容も扱っています。 実装コードも公開中！ぜひご覧ください 👇…
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NumPyroによる項目反応理論と垂直尺度化の実装方法を解説。学年をまたいだ学力調査など、異なるテスト結果を正しく比較したい人、必見！ - ドワンゴ教育サービス開発者ブログ
ベイズ統計モデリングライブラリNumPyroによる、項目反応理論（IRT）と垂直尺度化の実装ガイド【実践編】。異なる学年のテスト結果を同一尺度上で比較可能にする統計モデルの構築と、その具体的な実装コードをステップバイステップで詳しく解説します。
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{causact} 📦 helps you communicate your Bayesian modelling assumptions using #rstats. Can you spot the difference in these 3 Bayesian models?
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