Functional programming for modular Bayesian inference

We present an architectural design of a library for Bayesian modelling and inference in modern functional programming languages. The novel aspect of our approach are modular implementations of existing state-of-the-art inference algorithms. Our design relies on three inherently functional features:...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Proceedings of ACM on programming languages 2018-09, Vol.2 (ICFP), p.1-29
Hauptverfasser:	Ścibior, Adam, Kammar, Ohad, Ghahramani, Zoubin
Format:	Artikel
Sprache:	eng
Online-Zugang:	Volltext
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