thomaspinder/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柔軟な低レベルインターフェースを提供します。数学的な表記と実際のコードとの間の溝を埋めることを目的としており、制約となり得る高レベルな抽象化に縛られることなく、研究者がGPモデルを実装・拡張できるようにします。

仕組み

JAXの上に構築されたこのライブラリは、JAXの自動微分とハードウェアアクセラレーションを活用して、さまざまなGP手法を実装します。カーネルの定義と推論を実行するための構造化されたアプローチを提供し、共役推論、スパース変分推論、ラプラス近似を含む幅広い技術をサポートしています。

対象者

主に、モデルをカスタマイズし、カスタムカーネルを作成し、新しい推論手法を試すための最大限の柔軟性を必要とする、ガウス過程を扱う研究者向けに設計されています。

ハイライト

• 幅広い手法のサポート: 回帰、分類、ポアソン回帰に加え、不均一分散推論やディープカーネル回帰をサポートしています。
• 柔軟なカスタマイズ: カスタムカーネルの作成や、非ユークリッド空間またはグラフ上での推論が可能です。
• JAXによる駆動: 効率的な計算とハードウェアアクセラレーションのためにJAXを活用しています。
• 多様な推論技術: スパース変分推論、確率的変分推論、およびラプラス近似の実装が含まれています。