LINFA: a Python library for variational inference with normalizing flow and annealing

要約

変分推論は、統計および機械学習において確率分布を近似する方法としてますます人気が高まっています。
私たちは、計算量の多いモデルや依存パラメーターを持つサンプリングが困難な分布に対応する変分推論用の Python ライブラリである LINFA (Library for Inference with Normalizing Flow and Annealing) を開発しました。
さまざまなベンチマークにおける LINFA の理論的背景、機能、パフォーマンスについて説明します。
LINFA は、GitHub (https://github.com/desResLab/LINFA) で公開されています。

要約(オリジナル)

Variational inference is an increasingly popular method in statistics and machine learning for approximating probability distributions. We developed LINFA (Library for Inference with Normalizing Flow and Annealing), a Python library for variational inference to accommodate computationally expensive models and difficult-to-sample distributions with dependent parameters. We discuss the theoretical background, capabilities, and performance of LINFA in various benchmarks. LINFA is publicly available on GitHub at https://github.com/desResLab/LINFA.

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