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PyTorch-ProbGraph库构建于PyTorch上，能够轻松地使用和调整直接或间接的层级概率图模型。该库中包括受限玻尔兹曼机、深度信念网络、深度玻尔兹曼机和Helmholtz机（Sigmoid信念网络）。
这些模型通过UnitLayers、随机单元层以及这些UnitLayers的交互来以模块化的方式设置。当前，该库中仅提供高斯、分类和伯努利（Bernoulli）单元，但是可以进行扩展以允许指数族（Exponential Family）的所有种类分类。
该库是由Korbinian Poeppel和Hendrik在慕尼黑工业大学的实践课「超出深度学习：不确定性模型」上构建的。
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