RepositoryJulia
TuringLang

TuringLang/AdvancedPS.jl

Implementation of advanced Sequential Monte Carlo and particle MCMC algorithms

64stars
12forks
0issues
0views

🧪 AdvancedPS.jl: Lọc phần tử thông minh cho mô hình xác suất phức tạp

Gói thư viện Julia mạnh mẽ cho các thuật toán Sequential Monte Carlo và Particle Markov Chain Monte Carlo, tích hợp sẵn với hệ sinh thái Turing.

AdvancedPS.jl là một gói phần mềm Julia cung cấp cách cài đặt hiệu quả các bộ lấy mẫu Monte Carlo dựa trên phần tử (particle-based samplers), bao gồm cả Sequential Monte Carlo (SMC) và Particle Markov Chain Monte Carlo (Particle MCMC). Dự án được xây dựng dựa trên giao diện AbstractMCMC và sử dụng thư viện Libtask để xử lý tác vụ bất đồng bộ. Là một phần của hệ sinh thái Turing, AdvancedPS hướng tới việc hỗ trợ các mô hình xác suất phức tạp với hiệu suất cao.

✨ Điểm nổi bật

  • Giao diện AbstractMCMC: Tích hợp liền mạch với hệ sinh thái mẫu của Turing thông qua giao diện chuẩn.
  • Hỗ trợ Libtask: Sử dụng Libtask để quản lý và điều khiển các tác vụ bất đồng bộ trong quá trình lấy mẫu.
  • Thuật toán SMC hiệu quả: Cài đặt các phương pháp lọc phần tử dùng cho các mô hình dãy thời gian và không gian trạng thái ẩn.
  • Particle MCMC mạnh mẽ: Hỗ trợ các kỹ thuật như Particle Gibbs và ancestor sampling để lấy mẫu từ các phân phối hậu.
  • Tài liệu chi tiết: Cung cấp ví dụ minh họa trong tài liệu chính thức.

💡 Vì sao đáng chú ý

AdvancedPS.jl khác biệt so với các thư viện thống thường bằng cách kết hợp hiệu suất tính toán cao với tính linh hoạt thông qua giao diện AbstractMCMC. Nhờ vào sự tích hợp sâu với hệ sinh thái Turing, người dùng có thể dễ dàng áp dụng các kỹ thuật lọc phần tử vào các mô hình thống kê phức tạp mà không cần viết lại toàn bộ pipeline. Đặc biệt hữu ích trong các bài toán như lấy mẫu cho mô hình HMM vô hạn hoặc các mô hình dòng thời gian có nhiễu.


#AdvancedPS #Julia #SequentialMonteCarlo #ParticleMCMC #TiniX

Similar Projects

Discover other similar projects and AI models.

RepositoryJulia
baggepinnen/LowLevelParticleFilters.jl

State estimation, smoothing and parameter estimation using Kalman and particle filters.

159
Oct 20, 2026
RepositoryJulia
FRBNY-DSGE/SMC.jl

Sequential Monte Carlo algorithm for approximation of posterior distributions.

76
Sep 24, 2026
RepositoryPython
nansencenter/DAPPER

Data Assimilation with Python: a Package for Experimental Research

416
Oct 12, 2026
RepositoryPython
jfrascon/SLAM_AND_PATH_PLANNING_ALGORITHMS

This repository contains the solutions to all the exercises for the MOOC about SLAM and PATH-PLANNING algorithms given by professor Claus Brenner at Leibniz University. This repository also contains my personal notes, most of them in PDF format, and many vector graphics created by myself to illustrate the theoretical concepts. Hope you enjoy it! :)

156
Feb 4, 2019
RepositoryPython
leimao/Particle-Filter

Robot Localization in Maze Using Particle Filter

130
Jul 20, 2018
RepositoryR
kingaa/pomp

R package for statistical inference using partially observed Markov processes

123
Sep 20, 2026
RepositoryGo
milosgajdos/go-estimate

State estimation and filtering algorithms in Go

123
Mar 30, 2026
RepositoryMATLAB
sglvladi/TrackingX

An Object Oriented MATLAB toolkit for (Multi) Target Tracking.

111
Oct 6, 2020
RepositoryC++
vatsl/ParticleFilter

An implementation of the Particle Filter using C++ for the purposes of localization.

105
Aug 20, 2017