論文の概要: DeeProb-kit: a Python Library for Deep Probabilistic Modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04403v1
• Date: Thu, 8 Dec 2022 17:02:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 16:09:16.957202
• Title: DeeProb-kit: a Python Library for Deep Probabilistic Modelling
• Title（参考訳）: deeprob-kit: 確率的モデリングのためのpythonライブラリ
• Authors: Lorenzo Loconte and Gennaro Gala
• Abstract要約: DeeProb-kitはPythonで書かれた統一ライブラリで、DPM(Deep Probabilistic Model)のコレクションで構成されている。 効率的に実装された学習技術、推論ルーチン、統計アルゴリズム、高品質な完全ドキュメントAPIを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: DeeProb-kit is a unified library written in Python consisting of a collection of deep probabilistic models (DPMs) that are tractable and exact representations for the modelled probability distributions. The availability of a representative selection of DPMs in a single library makes it possible to combine them in a straightforward manner, a common practice in deep learning research nowadays. In addition, it includes efficiently implemented learning techniques, inference routines, statistical algorithms, and provides high-quality fully-documented APIs. The development of DeeProb-kit will help the community to accelerate research on DPMs as well as to standardise their evaluation and better understand how they are related based on their expressivity.
• Abstract（参考訳）: DeeProb-kitはPythonで書かれた統一ライブラリで、モデル化された確率分布の抽出可能で正確な表現が可能な深層確率モデル(DPM)の集合からなる。 一つの図書館でDPMを代表的に選択できることは、それらを直接的に組み合わせることを可能にしており、これは近年のディープラーニング研究における一般的な実践である。 さらに、効率よく実装された学習技術、推論ルーチン、統計アルゴリズム、高品質な完全ドキュメントAPIを提供する。 DeeProb-kitの開発は、コミュニティがDPMの研究を加速し、その評価を標準化し、その表現力に基づいてどのように関連しているかをよりよく理解するのに役立つ。

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