Als «gaussian-process» getaggte Fragen

Ich habe gerade angefangen, über GPs zu lesen, und analog zur regulären Gaußschen Verteilung ist sie durch eine mittlere Funktion und die Kovarianzfunktion oder den Kernel gekennzeichnet. Ich war auf einem Vortrag und der Sprecher sagte, dass die Mittelwertfunktion normalerweise ziemlich...

Ich bin etwas verwirrt. Warum werden Gaußsche Prozesse als nicht parametrische Modelle bezeichnet? Sie gehen davon aus, dass die funktionalen Werte oder eine Teilmenge davon einen Gaußschen Wert vor dem Mittelwert 0 und eine Kovarianzfunktion als Kernelfunktion haben. Diese Kernelfunktionen selbst...

Stimmt es, dass Bayes'sche Methoden nicht überanstrengen? (Ich habe einige Artikel und Tutorials gesehen, die diese Behauptung aufstellten.) Wenn wir beispielsweise einen Gaußschen Prozess auf MNIST anwenden (handschriftliche Ziffernklassifizierung), ihn aber nur als einzelnes Sample anzeigen,...

Ich habe Maraun et al . Gelesen, "Nichtstationäre Gauß-Prozesse im Wavelet-Bereich: Synthese, Abschätzung und signifikante Tests" (2007), die eine Klasse von nichtstationären GPs definieren, die durch Multiplikatoren im Wavelet-Bereich spezifiziert werden können. Eine Realisierung eines solchen GP...

Anmerkung: keine richtigen Antworten nach einem Monat habe ich zu reposted SO Hintergrund Ich habe ein Modell, , wobeifffY=f(X)Y=f(X)Y=f(\textbf{X}) XX\textbf{X} ist eine Matrix von Abtastwerten aus Parametern und ist der Vektor von Modellausgaben.m Y n × 1n×mn×mn \times mmmmYYYn×1n×1n \times...

Letztes Jahr auf der NIPS 2017 gewannen Ali Rahimi und Ben Recht den Test of Time Award für ihre Arbeit "Random Features for Large-Scale Kernel Machines", in der sie Random Features einführten, die später als Random-Kitchen-Sink-Algorithmus kodifiziert wurden. Im Rahmen der Veröffentlichung ihrer...

Ich lerne etwas über den Gaußschen Prozess und habe nur Kleinigkeiten gehört. Würde mich sehr über Kommentare und Antworten freuen. Stimmt es, dass eine Gaußsche Prozessfunktionsnäherung für jeden Datensatz an den Datenpunkten null oder einen vernachlässigbaren Anpassungsfehler ergibt? An anderer...

Ich lese ein Lehrbuch über den Gaußschen Prozess für maschinelles Lernen von CE Rasmussen und CKI Williams und habe Probleme zu verstehen, was Verteilung über Funktionen bedeutet. In dem Lehrbuch wird ein Beispiel gegeben, dass man sich eine Funktion als einen sehr langen Vektor vorstellen sollte...

Die Kullback-Leibler-Divergenz ist eine Metrik zum Vergleichen von zwei Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen, aber welche Metrik wird zum Vergleichen von zwei GPs XXX und YYY

Es wird oft gesagt, dass die Gaußsche Prozessregression (GPR) der Bayes'schen linearen Regression mit einer (möglicherweise) unendlichen Anzahl von Basisfunktionen entspricht. Ich versuche derzeit, dies im Detail zu verstehen, um eine Vorstellung davon zu bekommen, welche Art von Modellen ich mit...

Ich weiß, dass die Gaußsche Prozessregression (GPR) eine Alternative zur Verwendung von Splines zur Anpassung flexibler nichtlinearer Modelle ist. Ich würde gerne wissen, in welchen Situationen eine besser geeignet ist als die andere, insbesondere im Rahmen der Bayes'schen Regression. Ich habe...

Ich habe diese Verwirrung in Bezug auf die Vorteile von Gaußschen Prozessen. Ich meine, es mit einer einfachen linearen Regression zu vergleichen, bei der wir definiert haben, dass die lineare Funktion die Daten modelliert. In Gaußschen Prozessen definieren wir jedoch die Verteilung der Funktionen,...

Gibt es eine Möglichkeit, eine Gaußsche Prozessregression für mehrdimensionale Ausgaben (möglicherweise korreliert) mithilfe von GPML durchzuführen ? Im Demo-Skript konnte ich nur ein 1D-Beispiel finden. Eine ähnliche Frage zum Lebenslauf, die sich mit mehrdimensionalen Eingaben befasst. Ich ging...

Ich glaube, dass die Ableitung eines Gaußschen Prozesses (GP) eine andere GP ist, und daher würde ich gerne wissen, ob es geschlossene Formgleichungen für die Vorhersagegleichungen der Ableitung eines GP gibt. Insbesondere verwende ich den quadratisch exponentiellen (auch als Gauß'schen)...

Hintergrund und Problem Ich verwende Gaußsche Prozesse (GP) zur Regression und anschließenden Bayes'schen Optimierung (BO). Für die Regression verwende ich das gpml- Paket für MATLAB mit mehreren benutzerdefinierten Modifikationen, aber das Problem ist allgemein. Es ist eine bekannte Tatsache,...

Ich versuche, die Hyperparameter des von mir implementierten Gaußschen Prozessregressionsalgorithmus abzustimmen. Ich möchte einfach die logarithmische Grenzwahrscheinlichkeit maximieren, die durch die Formel wobeiKdie Kovarianzmatrix mit den ElementenKij=k(xi,xj)=b-1exp(- istLog( y | X., Θ ) = -...

Ich verwende den Gaußschen Prozess (GP) für die Regression. In meinem Problem ist es durchaus üblich, dass zwei oder mehr Datenpunkte relativ zu den Längenskalen des Problems nahe beieinander liegen. Beobachtungen können auch extrem laut sein. Um die Berechnungen zu beschleunigen und die...

Ich trainiere einen Gaußschen Prozess mit einem ARD-Kernel mit vielen Parametern, indem ich die marginale Lielihood der Daten maximiere, anstatt sie gegenseitig zu validieren. Ich vermute, dass es überpassend ist. Wie kann ich diesen Verdacht in einem Bayes'schen Kontext

Das Gaußsche Verfahren ist weit verbreitet, insbesondere bei der Emulation. Es ist bekannt, dass der Rechenaufwand hoch ist ( ).0(n3)0(n3)0(n^3) Was macht sie beliebt? Was sind ihre wichtigsten und verborgenen Vorteile? Warum werden sie anstelle von parametrischen Modellen verwendet (mit...

Ich mache ML an meiner Universität, und der Professor erwähnte den Begriff Erwartung (E), während er versuchte, uns einige Dinge über Gaußsche Prozesse zu erklären. Aber von der Art, wie er es erklärte, verstand ich, dass E dasselbe ist wie der Mittelwert μ. Habe ich richtig verstanden? Wenn es...