bayesflow-org/bayesflow

A Python library for efficient Bayesian modeling with deep learning

解決する課題

BayesFlowは、ディープラーニングを用いた効率的なベイズ推論のためのフレームワークを提供します。特に、単純なパラメトリックモデルとして表現できない複雑なシミュレータ（シミュレーションベースの推論）や、従来の統計モデルに対する推論の課題に対処し、ユーザーがパラメータ推定、モデル比較、検証のためにニューラルネットワークを訓練できるようにします。

仕組み

このライブラリは、償却（amortized）ベイズワークフローを実装しています。事後分布を近似するためのコアメカニズムとしてニューラルネットワーク（ニューラルエスティメータ）を使用します。これらのタスクを実行するために、拡散モデルやコンシステンシーモデルを含む幅広い生成モデルをサポートしています。柔軟性を維持するためにKeras 3上に構築されており、PyTorch、TensorFlow、JAXのマルチバックエンドをサポートしています。

対象者

パラメータ推定やモデル検証のために、シミュレーションベースの推論、ベイズ統計、および生成AIに取り組んでいる研究者やデータサイエンティスト。

特徴

  • マルチバックエンド対応: Keras 3を介してJAX、PyTorch、またはTensorFlowで動作します。
  • 償却ワークフロー: ニューラルベイズ推論のためのユーザーフレンドリーなAPIを提供します。
  • 生成AIの統合: 拡散モデルやコンシステンシーモデルなどの生成モデルのコレクションが含まれています。
  • クロスオーバー機能: 複雑なシミュレータと従来のパラメトリック統計モデルの両方を扱います。