kalman-jax：近似推理的高效框架

kalman-jax：近似推理的高效框架

kalman-jax Approximate inference for Markov Gaussian processes using iterated Kalman smoothing, in JAX 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ka/kalman-jax

项目介绍

kalman-jax 是一个用于近似推理的 Markov Gaussian Processes (MGPs) 的开源框架。该框架利用迭代的卡尔曼滤波和平滑技术，旨在为非共轭 Markov Gaussian Processes 提供一个可即时编译 (JIT) 且支持自动微分 (autodiff) 的框架。kalman-jax 由 William Wilkinson 开发并维护，并得到了 Arno Solin 所领导的 Aalto 大学机器学习小组的支持。

该项目的核心是利用 JAX 库，一种由 Google 开发的高效自动微分库，来优化 Gaussian Processes 的推理过程，特别是在时间序列分析中表现出色。

项目技术分析

kalman-jax 的技术核心在于结合了两种概率机器学习领域的最新进展：

1. 状态空间方法的发展，这些方法可以用于 Gaussian Processes 的线性时间近似推理。
2. 利用 JAX 实现循环的高效即时编译和自动微分。

kalman-jax 的代码结构设计使得每个近似推理算法都可以调用相同的基础卡尔曼滤波和平滑方法，并通过计算近似似然项的方式进行区分。

项目中实现的近似推理算法包括但不限于：

• 功率期望传播 (PEP)
• 扩展卡尔曼滤波 (EKF)
• 无迹卡尔曼滤波 (UKF)
• 高斯-埃尔米特卡尔曼滤波 (GHKF)
• 统计线性化滤波 (SLF)
• 扩展卡尔曼平滑 (EKS)
• 无迹卡尔曼平滑 (UKS)
• 高斯-埃尔米特卡尔曼平滑 (GHKS)
• 扩展 EP (EEP)
• 统计线性化 EP (SLEP)
• 无迹 EP (UEP)
• 高斯-埃尔米特 EP (GHEP)
• 后验线性化 (PL)
• 变分推理 (VI)
• 空间-时间变分推理 (STVI)
• 空间-时间期望传播 (STEP)
• 空间-时间迭代平滑器 (STKS)

项目及技术应用场景

kalman-jax 的应用场景广泛，特别是在处理时间序列数据和空间-时间数据的领域。以下是一些典型的应用场景：

• 时间序列预测：例如股票价格、天气情况、经济指标等。
• 时空数据分析：比如城市交通流量、环境监测数据等。
• 信号处理：包括音频处理、通信系统中的信号调制与解调等。
• 分类与回归：通过对时间序列数据的分析，实现高效的分类和回归任务。

kalman-jax 通过提供多种似然函数和先验分布，使得它能够灵活地适应不同的建模需求。

项目特点

kalman-jax 的特点在于：

1. 高效性：通过利用 JAX 的即时编译和自动微分功能，kalman-jax 能够提供高效的推理过程。
2. 灵活性：支持多种近似推理算法和不同类型的似然函数与先验分布，适应多种建模场景。
3. 易用性：提供了大量示例笔记本 (demo notebooks)，覆盖了多种不同的任务和建模场景，便于用户快速上手。

结论

kalman-jax 是一个强大的开源项目，它通过高效的状态空间方法和 JAX 的强大功能，为 Gaussian Processes 的近似推理提供了一个创新的解决方案。无论是时间序列分析还是时空数据分析，kalman-jax 都能提供出色的性能，值得广大研究人员和开发者关注和使用。

注意：若您在使用 kalman-jax 的过程中取得了研究成果，请引用以下论文：

@inproceedings{wilkinson2020,
  title={State Space Expectation Propagation: Efficient Inference Schemes for Temporal Gaussian Processes},
  author={Wilkinson, William J. and Chang, Paul E. and Andersen, Michael Riis and Solin, Arno},
  booktitle={International Conference on Machine Learning},
  year={2020}
}

通过合理使用和引用，我们可以共同推动概率机器学习领域的发展。

kalman-jax Approximate inference for Markov Gaussian processes using iterated Kalman smoothing, in JAX 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ka/kalman-jax