論文の概要: Re-Envisioning Numerical Information Field Theory (NIFTy.re): A Library for Gaussian Processes and Variational Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16683v1
• Date: Mon, 26 Feb 2024 16:01:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 20:09:31.730684
• Title: Re-Envisioning Numerical Information Field Theory (NIFTy.re): A Library for Gaussian Processes and Variational Inference
• Title（参考訳）: re-envisioning numerical information field theory (nifty.re):ガウス過程と変分推論のためのライブラリ
• Authors: Gordian Edenhofer, Philipp Frank, Jakob Roth, Reimar H. Leike, Massin Guerdi, Lukas I. Scheel-Platz, Matteo Guardiani, Vincent Eberle, Margret Westerkamp, and Torsten A. En{\ss}lin
• Abstract要約: 我々は、NIFTyの書き直しを行い、NIFTy.reという、モデリングの原則を再検討し、推論戦略を拡張し、JAXへの重み付けの多くをアウトソースする。 このリライトはNIFTyで書かれたモデルを劇的に加速し、新しいタイプの推論マシンの基礎を築き、保守性を改善し、NIFTyとJAX機械学習エコシステムの相互運用性を可能にする。
• 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: Imaging is the process of transforming noisy, incomplete data into a space that humans can interpret. NIFTy is a Bayesian framework for imaging and has already successfully been applied to many fields in astrophysics. Previous design decisions held the performance and the development of methods in NIFTy back. We present a rewrite of NIFTy, coined NIFTy.re, which reworks the modeling principle, extends the inference strategies, and outsources much of the heavy lifting to JAX. The rewrite dramatically accelerates models written in NIFTy, lays the foundation for new types of inference machineries, improves maintainability, and enables interoperability between NIFTy and the JAX machine learning ecosystem.
• Abstract（参考訳）: イメージングは、ノイズの多い不完全なデータを人間が解釈できる空間に変換するプロセスである。 NIFTyはベイズ的なイメージングの枠組みであり、すでに天体物理学の多くの分野に応用されている。 以前の設計決定は、パフォーマンスとメソッドの開発を巧みに後押ししていた。 我々は、NIFTyの書き直し、NIFTy.reという、モデリングの原則を再検討し、推論戦略を拡張し、JAXへの重み付けの多くをアウトソースします。 このリライトはNIFTyで書かれたモデルを劇的に加速し、新しいタイプの推論マシンの基礎を築き、保守性を改善し、NIFTyとJAX機械学習エコシステムの相互運用性を可能にする。

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