Svi

I.

Va por delante que esta entrada está basada en esto. Se trata, de hecho, de las notas que he extraído mientras profundizaba en la implementación que hace NumPyro de la inferencia variacional, el ELBO, etc.

Antes de nada, nos quitamos los requisitios de en medio:

import jax.numpy as jnp
import matplotlib.pyplot as plt
import numpyro

import numpyro.distributions as dist
import numpyro.distributions.constraints as constraints

from jax import random
from numpyro.infer import SVI, Predictive, Trace_ELBO, MCMC, NUTS

rng_key = random.PRNGKey(seed=42)

Definimos un consabidísimo modelo —tiradas de moneda con una priori $\text{Beta}(10,10)$— y unos datos —sesenta caras y cuarenta cruces—: