GPflow/GPflow

What it solves

GPflow は、ガウス過程（GP）モデルの構築を簡素化することを目的とした Python パッケージです。モダンなガウス過程推論を実装するためのフレームワークを提供し、複雑なデータパターンに対応するための合成可能なカーネルと尤度をサポートします。

How it works

TensorFlow 2.4+ と TensorFlow Probability の上に構築されており、GPflow はこれらのライブラリを活用して基礎計算を行います。このアーキテクチャにより、モデルは GPU 上で高速に実行でき、より大規模なデータセットの処理が効率的になります。

Who it’s for

回帰、ベイズ最適化、分子特性予測などのタスク向けに、ガウス過程モデルを構築・デプロイする必要がある研究者や開発者を対象としています。

Highlights

• GPU Acceleration: Uses TensorFlow to enable fast execution on GPUs.
• Composable Components: Supports the creation of complex models through composable kernels and likelihoods.
• Extensible Framework: Serves as the foundation for other specialized projects like Trieste for Bayesian optimization.
• Modern Inference: Implements up-to-date Gaussian process inference techniques.