TuringLang/AdvancedHMC.jl

何を解決するか

AdvancedHMC.jl は、複雑な確率分布からのマルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）サンプリングを堅牢かつ効率的に行うための手段を提供します。特に、高次元空間において単純なランダムウォークメトロポリス・ハスティングス法よりも効率的な、高度なハミルトニアン・モンテカルロ（HMC）アルゴリズムを実装しています。

動作方法

このライブラリは、ハミルトニアン力学を用いて、ターゲット分布上をより効果的に移動できる軌道をシミュレートします。Turing.jl などの確率的プログラミング言語のモジュールバックエンドとして設計されていますが、独立して使用することも可能です。LogDensityProblems.jl を使ってターゲット分布を定義し、LogDensityProblemsAD.jl を使って自動微分（AD）により HMC に必要な勾配を計算します。

対象ユーザー

ベイズ推論において高性能な MCMC サンプリングを必要とする研究者やデータサイエンティスト、特に Julia 言語および確率的プログラミングエコシステムを使用している人向けです。

特徴

• 最先端の HMC 変種: ノ・ユー・ターン・サンプラー（NUTS）の実装を含みます。
• モジュール設計: メトリクス、適応、ハミルトニアン軌道のシミュレーションをカスタマイズ可能。
• 広範な統合: Julia の MCMC エコシステム（AbstractMCMC.jl など）および LogDensityProblemsAD.jl を通じたさまざまな AD バックエンドとシームレスに連携。