MCX：高效的概率编程库

MCX：高效的概率编程库

mcx Express & compile probabilistic programs for performant inference on CPU & GPU. Powered by JAX. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mc/mcx

MCX 是一个开源的概率编程库，专注于采样方法，使用 JAX 进行 JIT 编译，以实现高效的推断。该项目主要使用 Python 编程语言。

核心功能

MCX 的核心功能是表达和编译概率程序，生成日志概率密度函数或采样函数。这些函数支持批处理，并且可以在 CPU、GPU 或 TPU 上透明执行。MCX 的目标是提供顺序推断作为一等公民，并为贝叶斯深度学习提供高效的采样方法。

主要特点：

• 使用 JAX 进行 JIT 编译，提高计算效率。
• 支持在 CPU、GPU 或 TPU 上执行。
• 提供模块化和可重用的模型定义。
• 内部表示为图结构，便于进行因果推断。

最近更新的功能

MCX 项目最近更新的功能主要集中在提升采样效率和用户体验上，以下是几个亮点：

1. 增强的采样器性能：MCX 对采样器进行了优化，使得采样过程更加高效，尤其是在交互式模式下。

2. 交互式采样支持：MCX 实现了生成器运行时，允许用户动态中断推断、实时监控推断过程，并且更易于调试。

3. 模块化神经网络层：项目正在考虑添加对神经网络层的支持，使得用户可以更方便地构建复杂的概率模型。

4. 随机支持程序：MCX 在讨论中提到了对具有随机支持的程序的支持，这将使得概率编程更加灵活。

5. 因果推断工具：利用内部图表示，MCX 正在开发用于因果推断的工具，这将进一步扩展其应用范围。

MCX 项目的不断更新和发展，使其成为概率编程领域值得关注和推荐的开源项目。

mcx Express & compile probabilistic programs for performant inference on CPU & GPU. Powered by JAX. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mc/mcx