QuantClimate/GPJax

解決する課題

GPJaxは、ガウス過程 (GP) モデルを実装するための低レベルインターフェースを提供します。GP研究で使用される数学的記法とコードが密接に対応する柔軟なフレームワークのニーズに応え、研究者がモデルを容易に拡張・カスタマイズできるようにします。

仕組み

Jax 上に構築されたこのライブラリは、幅広いGP手法とインターフェースを実装しています。さまざまな回帰および分類タスクをサポートするほか、大規模なデータセットを扱うための「スパースガウス過程回帰 (Sparse Gaussian Process Regression)」や「確率的変分推論 (Stochastic Variational Inference)」といった高度な高速化技術も備えています。また、Numpyroと統合して共同推論を行うことも可能です。

対象ユーザー

GPモデルの拡張において最大限の柔軟性を必要とし、技術の数学的基盤と整合するフレームワークを求める研究者や開発者を主な対象としています。

主な特徴

• 幅広い手法のサポート: 回帰、分類、カウントデータ回帰、多出力GPなど。
• スケーラビリティ: スパースGP、状態空間 (Markovian) GP、高速化のための自然勾配などを搭載。
• カスタマイズ性: 新しいカーネルや尤度を作成するための専用ガイドを提供し、ディープカーネル学習 (Deep Kernel Learning) もサポート。
• 応用モデリング: ベクトル場、海流モデリング、空間モデリングのための専門的な実装を含む。