論文の概要: PGMax: Factor Graphs for Discrete Probabilistic Graphical Models and Loopy Belief Propagation in JAX

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04110v1
• Date: Tue, 8 Feb 2022 19:27:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-11 05:48:54.070588
• Title: PGMax: Factor Graphs for Discrete Probabilistic Graphical Models and Loopy Belief Propagation in JAX
• Title（参考訳）: pgmax:離散確率グラフィカルモデルのための因子グラフとjaxにおけるループ的信念伝播
• Authors: Guangyao Zhou, Nishanth Kumar, Miguel L\'azaro-Gredilla, Shrinu Kushagra, Dileep George
• Abstract要約: PGMaxはオープンソースのPythonパッケージで、PGM(Probabilistic Graphical Models)を因子グラフとして簡単に定義できる。 一般的な因子グラフをサポートしており、推論にGPUのような現代的なアクセラレータを効果的に活用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.4836488032617
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: PGMax is an open-source Python package for easy specification of discrete Probabilistic Graphical Models (PGMs) as factor graphs, and automatic derivation of efficient and scalable loopy belief propagation (LBP) implementation in JAX. It supports general factor graphs, and can effectively leverage modern accelerators like GPUs for inference. Compared with existing alternatives, PGMax obtains higher-quality inference results with orders-of-magnitude inference speedups. PGMax additionally interacts seamlessly with the rapidly growing JAX ecosystem, opening up exciting new possibilities. Our source code, examples and documentation are available at https://github.com/vicariousinc/PGMax.
• Abstract（参考訳）: PGMaxはオープンソースのPythonパッケージで、PGM(Probabilistic Graphical Models)を因子グラフとして簡単に定義し、JAXにおける効率よくスケーラブルなループ的信念伝達(LBP)の実装を自動で導出する。 一般的な因子グラフをサポートし、GPUのような現代的なアクセラレータを効果的に活用することができる。 PGMaxは既存の代替手法と比較して、高次精度の推論結果を得る。 pgmaxは急速に成長するjaxエコシステムとシームレスに相互作用し、エキサイティングな新しい可能性を開く。 ソースコード、サンプル、ドキュメンテーションはhttps://github.com/vicariousinc/pgmaxで閲覧できます。

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