Vi utvecklar ett nytt lågnivå-probabilistiskt programmeringsspråk (LF-PPL) som lämpar sig för modeller som innehåller en blandning av kontinuerliga, diskreta och/eller bitvis kontinuerliga variabler. Den viktigaste framgången med detta språk och dess sammanställningssystem är i sin förmåga att automatiskt särskilja parametrar densitetsfunktionen är okontinuerlig med avseende på, samtidigt som ytterligare körtid kontroller för gränspassage. Detta gör det möjligt att införa nya inferensmotorer som kan utnyttja gradientinformation, samtidigt som de förblir effektiva för modeller som inte kan varieras överallt. Vi visar denna förmåga genom att införliva en diskontinuerlig Hamiltonian Monte Carlo (DHMC) inference motor som kan leverera automatiserad och effektiv inferens för icke-differential modeller. Vårt system backas upp av en matematisk formalism som säkerställer att varje modell som uttrycks på detta språk har en densitet med mått noll diskontinuiteter för att upprätthålla giltigheten av inferensmotorn.
REF utvecklar ett tillvägagångssätt för att automatiskt upptäcka diskontinuiteter i densitetsfunktionerna för probabilistiska program.
LF-PPL: A Low-Level First Order Probabilistic Programming Language for Non-Differentiable Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}