thomaspinder/GPJax

해결하는 문제

GPJax는 가우스 과정(GP) 모델을 구현하기 위한 유연한 저수준 인터페이스를 제공합니다. 이는 종이 위의 수학적 표기법과 실제 코드 사이의 간극을 메우는 것을 목표로 하며, 연구자들이 제한적일 수 있는 고수준 추상화에 구애받지 않고 GP 모델을 구현하고 확장할 수 있도록 합니다.

작동 방식

JAX를 기반으로 구축된 이 라이브러리는 JAX의 자동 미분 및 하드웨어 가속을 활용하여 다양한 GP 방법을 구현합니다. 커널을 정의하고 추론을 수행하기 위한 구조화된 접근 방식을 제공하며, 공액 추론, 희소 변분 추론, 라플라스 근사와 같은 광범위한 기술을 지원합니다.

대상

모델을 맞춤화하고, 사용자 정의 커널을 생성하며, 새로운 추론 방법을 실험하는 데 최대의 유연성이 필요한 가우스 과정을 연구하는 연구자들을 위해 주로 설계되었습니다.

주요 특징

• 폭넓은 방법론 지원: 회귀, 분류, 포아송 회귀뿐만 아니라 이분산 추론 및 딥 커널 회귀를 지원합니다.
• 유연한 커스터마이징: 사용자 정의 커널 생성 및 비유클리드 공간 또는 그래프에서의 추론을 허용합니다.
• JAX 기반: 효율적인 계산과 하드웨어 가속을 위해 JAX를 활용합니다.
• 다양한 추론 기술: 희소 변분 추론, 확률적 변분 추론 및 라플라스 근사 구현이 포함되어 있습니다.