টেনসরফ্লো সম্ভাবনা

TensorFlow সম্ভাব্যতা হল TensorFlow-এ সম্ভাব্য যুক্তি এবং পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের জন্য একটি লাইব্রেরি। TensorFlow বাস্তুতন্ত্রের অংশ হিসাবে, TensorFlow সম্ভাব্যতা গভীর নেটওয়ার্কের সাথে সম্ভাব্য পদ্ধতির একীকরণ, স্বয়ংক্রিয় পার্থক্য ব্যবহার করে গ্রেডিয়েন্ট-ভিত্তিক অনুমান, এবং হার্ডওয়্যার ত্বরণ (GPUs) এবং বিতরণ করা গণনা সহ বড় ডেটাসেট এবং মডেলগুলিতে মাপযোগ্যতা প্রদান করে।

TensorFlow সম্ভাব্যতার সাথে শুরু করতে, ইনস্টল গাইড দেখুন এবং পাইথন নোটবুক টিউটোরিয়াল দেখুন।

উপাদান

আমাদের সম্ভাব্য মেশিন লার্নিং টুলগুলি নিম্নরূপ গঠন করা হয়েছে:

স্তর 0: টেনসরফ্লো

সাংখ্যিক ক্রিয়াকলাপ - বিশেষ করে, LinearOperator ক্লাস - ম্যাট্রিক্স-মুক্ত বাস্তবায়ন সক্ষম করে যা দক্ষ গণনার জন্য একটি নির্দিষ্ট কাঠামো (তির্যক, নিম্ন-র্যাঙ্ক, ইত্যাদি) কাজে লাগাতে পারে। এটি TensorFlow সম্ভাব্যতা দল দ্বারা নির্মিত এবং রক্ষণাবেক্ষণ করা হয়েছে এবং এটি মূল TensorFlow-এর tf.linalg এর অংশ।

স্তর 1: পরিসংখ্যান বিল্ডিং ব্লক

  • ডিস্ট্রিবিউশন ( tfp.distributions ): ব্যাচ এবং সম্প্রচার শব্দার্থবিদ্যা সহ সম্ভাব্যতা বিতরণ এবং সম্পর্কিত পরিসংখ্যানের একটি বড় সংগ্রহ।
  • বিজেক্টর ( tfp.bijectors ): এলোমেলো ভেরিয়েবলের বিপরীত এবং সংমিশ্রণযোগ্য রূপান্তর। বিজেক্টররা একটি সমৃদ্ধ শ্রেণির রূপান্তরিত বন্টন প্রদান করে, যেমন ক্লাসিক্যাল উদাহরণ যেমন লগ-সাধারণ ডিস্ট্রিবিউশন থেকে শুরু করে অত্যাধুনিক গভীর শিক্ষার মডেল যেমন মুখোশযুক্ত অটোরিগ্রেসিভ ফ্লো ।

লেয়ার 2: মডেল বিল্ডিং

  • জয়েন্ট ডিস্ট্রিবিউশন (যেমন, tfp.distributions.JointDistributionSequential ): এক বা একাধিক সম্ভাব্য-আন্তঃনির্ভর বন্টনের উপর যৌথ বন্টন। TFP এর JointDistribution এর সাথে মডেলিং এর পরিচিতির জন্য, এই কোল্যাবটি দেখুন
  • সম্ভাব্য স্তরগুলি ( tfp.layers ): নিউরাল নেটওয়ার্ক স্তরগুলি তাদের প্রতিনিধিত্ব করে এমন ফাংশনগুলির উপর অনিশ্চয়তা সহ, টেনসরফ্লো স্তরগুলিকে প্রসারিত করে।

স্তর 3: সম্ভাব্য অনুমান

  • মার্কভ চেইন মন্টে কার্লো ( tfp.mcmc ): নমুনা নেওয়ার মাধ্যমে আনুমানিক পূর্ণাঙ্গের জন্য অ্যালগরিদম। হ্যামিলটোনিয়ান মন্টে কার্লো , র্যান্ডম-ওয়াক মেট্রোপলিস-হেস্টিংস এবং কাস্টম ট্রানজিশন কার্নেল তৈরি করার ক্ষমতা অন্তর্ভুক্ত।
  • ভেরিয়েশনাল ইনফারেন্স ( tfp.vi ): অপ্টিমাইজেশানের মাধ্যমে আনুমানিক ইন্টিগ্রেলের জন্য অ্যালগরিদম।
  • অপ্টিমাইজার ( tfp.optimizer ): স্টোকাস্টিক অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি, টেনসরফ্লো অপ্টিমাইজারকে প্রসারিত করে। স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ল্যাঞ্জেভিন ডায়নামিক্স অন্তর্ভুক্ত করে।
  • মন্টে কার্লো ( tfp.monte_carlo ): মন্টে কার্লো প্রত্যাশা গণনার জন্য সরঞ্জাম।

TensorFlow সম্ভাব্যতা সক্রিয় বিকাশের অধীনে রয়েছে এবং ইন্টারফেস পরিবর্তন হতে পারে।

উদাহরণ

নেভিগেশন তালিকাভুক্ত পাইথন নোটবুক টিউটোরিয়াল ছাড়াও, কিছু উদাহরণ স্ক্রিপ্ট উপলব্ধ আছে:

সমস্যা রিপোর্ট করুন

TensorFlow সম্ভাব্যতা সমস্যা ট্র্যাকার ব্যবহার করে বাগ বা বৈশিষ্ট্য অনুরোধ রিপোর্ট করুন।