Fast-PGM: Fast Probabilistic Graphical Model Learning and Inference

本文介绍了一种名为Fast-PGM的有效开源概率图模型（PGMs）库，用于建模具有不确定性的复杂系统并从数据中提取有价值的见解。然而，用户在应用PGMs解决问题时面临效率和易用性方面的挑战。Fast-PGM支持PGMs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和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，并为非专家提供了用户友好的界面，从而改善了PGMs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试图解决的问题是如何提高概率图模型（PGM）的效率和易用性，以便更广泛地应用于解决实际问题。

Fast-PGM提供了一个高效的、开源的PGM库，支持PGM的结构和参数学习，以及精确和近似推理。该库通过计算和内存优化以及并行化技术提高了任务的效率，并提供了灵活的构建块、详细的文档和易于使用的界面。

Fast-PGM的亮点包括：高效的PGM库、支持多种PGM任务、计算和内存优化、并行化技术、灵活的构建块、详细的文档、易于使用的界面。论文还提供了实验结果和开源代码，可以在GitHub上获取。

最近在PGM领域的相关研究包括：PyMC3、Stan、Edward等概率编程框架，以及其他PGM库和算法，如pgmpy、pomegranate、libpgm等。