論文の概要: BlackJAX: Composable Bayesian inference in JAX
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10797v2
- Date: Thu, 22 Feb 2024 10:58:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-23 17:43:41.632305
- Title: BlackJAX: Composable Bayesian inference in JAX
- Title（参考訳）: BlackJAX: JAXにおける構成可能なベイズ推論
- Authors: Alberto Cabezas, Adrien Corenflos, Junpeng Lao, R\'emi Louf, Antoine
Carnec, Kaustubh Chaudhari, Reuben Cohn-Gordon, Jeremie Coullon, Wei Deng,
Sam Duffield, Gerardo Dur\'an-Mart\'in, Marcin Elantkowski, Dan
Foreman-Mackey, Michele Gregori, Carlos Iguaran, Ravin Kumar, Martin Lysy,
Kevin Murphy, Juan Camilo Orduz, Karm Patel, Xi Wang, Rob Zinkov
- Abstract要約: BlackJAXはサンプリングと変分推論アルゴリズムを実装するライブラリである。
Pythonで書かれており、JAXを使ってNumpPyのようなサンプルをコンパイルし、CPU、GPU、TPU上で変分メソッドを実行する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.834500692867671
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: BlackJAX is a library implementing sampling and variational inference
algorithms commonly used in Bayesian computation. It is designed for ease of
use, speed, and modularity by taking a functional approach to the algorithms'
implementation. BlackJAX is written in Python, using JAX to compile and run
NumpPy-like samplers and variational methods on CPUs, GPUs, and TPUs. The
library integrates well with probabilistic programming languages by working
directly with the (un-normalized) target log density function. BlackJAX is
intended as a collection of low-level, composable implementations of basic
statistical 'atoms' that can be combined to perform well-defined Bayesian
inference, but also provides high-level routines for ease of use. It is
designed for users who need cutting-edge methods, researchers who want to
create complex sampling methods, and people who want to learn how these work.
- Abstract（参考訳）: BlackJAXは、ベイズ計算で一般的に使用されるサンプリングおよび変分推論アルゴリズムを実装するライブラリである。
アルゴリズムの実装に関数型アプローチを取り入れることで、使いやすさ、スピード、モジュール性のために設計されている。
BlackJAXはPythonで書かれており、JAXを使ってNumpPyのようなサンプルをコンパイルし、CPU、GPU、TPU上で変分メソッドを実行する。
このライブラリは、(正規化されていない)ターゲットログ密度関数を直接扱うことで、確率的プログラミング言語とうまく統合する。
BlackJAXは、ベージアン推論を適切に定義するために組み合わせられる、基本的な統計的'原子'の低レベルで構成可能な実装の集合として意図されている。
最先端の方法が必要なユーザー、複雑なサンプリング方法を作りたい研究者、そしてこれらの方法を学びたい人向けにデザインされている。
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