sbi-dev/sbi

何を解決するか

sbi は、シミュレーションベース推論（SBI）向けのPythonパッケージです。観測された現実世界のデータに基づいて、シミュレータのパラメータの完全な事後分布を推定できるように設計されており、尤度関数が計算不可能な場合（尤度フリー推論）に不可欠です。

動作方法

このライブラリは、シミュレータを真の値として用いて、パラメータと観測値の関係を学習する最先端のベイズ推論アルゴリズムのセットを提供します。主に以下の2つのカテゴリの手法をサポートしています：

• アモルタイズド手法：複数の観測に対して再トレーニングせずに再利用可能な事後推定器を生成します。
• 逐次的手法：個々の観測に焦点を当てることで、必要なシミュレーション回数を最適化します。

Neural Posterior Estimation (NPE)、Neural Likelihood Estimation (NLE)、Neural Ratio Estimation (NRE)、Neural Variational Inference (NVI)、Mixed Neural Likelihood Estimation (MNLE) など、幅広い技術を実装しています。

対象ユーザー

現実世界のプロセスのシミュレータを持っているが、不確実性を評価し、パラメータ間の相互作用を特定しながらパラメータ推論を行う必要がある研究者や実務家向けです。

特徴

• 柔軟なインターフェース：迅速な実装向けの高レベルインターフェースと、細かい制御向けの低レベルインターフェースを提供します。
• アルゴリズム間の互換性：NPE、NLE、NRE、NVI、MNLEなど、最先端の多様なアルゴリズムを実装しています。
• 検証ツール：推定された事後分布の正確性を検証するための組み込みメソッドを提供します。
• 分析ツール：結果の解釈に役立つ包括的なプロットおよび可視化関数を備えています。