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Description
Identifies unifying principles, patterns, and intuitions for scaling Bayesian inference. This book examines how these techniques can be scaled up to larger problems and scaled out across parallel computational resources, and reviews existing work on utilizing computing resources with both MCMC and variational approximation techniques.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 148
- Collection :
Caractéristiques
- EAN:
- 9781680832181
- Date de parution :
- 17-11-16
- Format:
- Livre broché
- Dimensions :
- 156 mm x 234 mm
- Poids :
- 219 g
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