Fast-PGM: Fast Probabilistic Graphical Model Learning and Inference

本文介绍了快速概率图模型（PGM）——一种建模具有不确定性的复杂系统并从数据中提取有价值见解的强大框架。然而，用户在应用PGM解决问题时面临效率和易用性方面的挑战。本文提出了一个高效且开源的PGM学习和推理库——Fast-PGM。Fast-PGM支持PGM的全面任务，包括结构和参数学习，以及精确和近似推理，并通过计算和内存优化以及并行化技术提高任务的效率。同时，Fast-PGM为开发人员提供了灵活的构建块，为学习者提供了详细的文档，并为非专业人士提供了用户友好的界面，从而改善了PGM对各种专业水平的用户的易用性。Fast-PGM的源代码可在https://github.com/jjiantong/FastPGM上获得。

Fast-PGM试图解决PGM应用中的效率和可用性问题，包括结构和参数学习以及精确和近似推理。

Fast-PGM是一个高效且开源的PGM库，通过计算和内存优化以及并行化技术来提高PGM任务的效率，同时提供灵活的构建模块、详细的文档和用户友好的界面。

Fast-PGM支持多种PGM任务，并提供了开源代码。论文还介绍了Fast-PGM的设计和实验结果，包括在不同数据集上的性能比较和可扩展性评估。

最近的相关研究包括PyMC3和Stan等PGM库，以及一些针对PGM学习和推理的算法研究，如贝叶斯优化和变分推理。