PGMax: Factor Graphs for Discrete Probabilistic Graphical Models and Loopy Belief Propagation in JAX

要約

PGMax は、(a) 個別の確率的グラフィカル モデル (PGM) をファクター グラフとして簡単に指定するためのオープンソースの Python パッケージです。
(b) JAX で効率的かつスケーラブルなルーピー信念伝播 (LBP) を自動的に実行します。
PGMax は、扱いやすい因数を含む一般的な因数グラフをサポートし、GPU などの最新のアクセラレーターを推論に活用します。
既存の代替手段と比較して、PGMax は、最大 3 桁の推論時間の高速化により、より高品質の推論結果を取得します。
さらに、PGMax は急速に成長している JAX エコシステムとシームレスに相互作用し、新しい研究の可能性を切り開きます。
ソース コード、サンプル、ドキュメントは、https://github.com/deepmind/PGMax で入手できます。

要約(オリジナル)

PGMax is an open-source Python package for (a) easily specifying discrete Probabilistic Graphical Models (PGMs) as factor graphs; and (b) automatically running efficient and scalable loopy belief propagation (LBP) in JAX. PGMax supports general factor graphs with tractable factors, and leverages modern accelerators like GPUs for inference. Compared with existing alternatives, PGMax obtains higher-quality inference results with up to three orders-of-magnitude inference time speedups. PGMax additionally interacts seamlessly with the rapidly growing JAX ecosystem, opening up new research possibilities. Our source code, examples and documentation are available at https://github.com/deepmind/PGMax.

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