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Financement de l’UE (1 931 178 €) : Better Languages for Statistics: foundations for non-parametric probabilistic programming Hor04/03/2020 Programme de recherche et d'innovation de l'UE « Horizon »

Vue d’ensemble

Texte

Better Languages for Statistics: foundations for non-parametric probabilistic programming

Probabilistic programming is a powerful method for Bayesian statistical modelling, particularly where the sample space is complex or unbounded (non-parametric). This is because the statistical model can be described clearly in a way that is precise but separate from inference algorithms. It accommodates complex models in such a way that outcomes are still explainable. The objective of the proposed research is to develop a semantic foundation for probabilistic programming that properly explains the non-parametric aspects, particularly the symmetries that arise there. There are three ultimate goals: * to propose new probabilistic programming languages: better languages for statistics; * to devise new general inference methods for probabilistic programs; * to build new foundations for probability. The method is to build on advances on exploiting symmetries in traditional programming lan- guage semantics, by combining this with recent successes in formal semantics and verification for probabilistic programming.
The Chancellor, Masters and Scholars of the University of Oxford 1 931 178 €

https://cordis.europa.eu/project/id/864202
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