Als «gaussian-process» getaggte Fragen

Gaußsche Prozesse beziehen sich auf stochastische Prozesse, deren Realisierung aus normalverteilten Zufallsvariablen besteht, mit der zusätzlichen Eigenschaft, dass jede endliche Sammlung dieser Zufallsvariablen eine multivariate Normalverteilung aufweist. Die Maschinerie von Gaußschen Prozessen kann bei Regressions- und Klassifizierungsproblemen eingesetzt werden.

2
Ableitung eines Gaußschen Prozesses
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) Kovarianzkern und möchte wissen, wie Vorhersagen über die Ableitung des …
1
Hyperparameter-Tuning in der Gaußschen Prozessregression
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 ) = - 12yT.K.- 1yy - 12Log( det ( K.) ) - n2Log( 2 π)Log⁡(y|X.,θ)=- -12yT.K.y- -1y- -12Log⁡(det(K.))- …
3
Hauptvorteile von Gaußschen Prozessmodellen
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 parametrischem Modell meine ich eine typische lineare Regression, bei der …
3
Eine Brownsche Exkursion mit einer Brownschen Brücke simulieren?
Ich möchte einen Brownschen Exkursionsprozess simulieren (eine Brownsche Bewegung, die konditioniert ist, ist immer positiv, wenn 0<t<10<t<10 \lt t \lt 1 bis 000 bei t=1t=1t=1 ). Da ein Brownscher Exkursionsprozess eine Brownsche Brücke ist, die so konditioniert ist, dass sie immer positiv ist, hatte ich gehofft, die Bewegung einer Brownschen …
2
Ist Erwartung gleich Mittelwert?
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 dasselbe …
2
Inkrementelle Gaußsche Prozessregression
Ich möchte eine inkrementelle Gaußsche Prozessregression mithilfe eines Schiebefensters über den Datenpunkten implementieren, das nacheinander über einen Stream ankommt. Lassen die Dimensionalität des Eingangsraums bezeichnen. Jeder Datenpunkt hat also Anzahl von Elementen.dddxixix_iddd Sei die Größe des Schiebefensters.nnn Um Vorhersagen zu treffen, muss ich die Inverse der Grammmatrix berechnen , wobei …
2
Wie führe ich eine Gaußsche Prozessregression durch, wenn sich die angenäherte Funktion im Laufe der Zeit ändert?
Was sind gute Strategien für die Durchführung einer Gaußschen Prozessregression, wenn sich die Funktion, die ich zu approximieren versuche, im Laufe der Zeit ändert? Der naive Ansatz, der mir in den Sinn kommt, besteht darin, nur die N neuesten Datenpunkte zu verwenden, um die Regression durchzuführen. Was sind bessere Strategien?
3
Gaußsche Prozessregression für große Datenmengen
Ich habe aus Online-Videos und Vorlesungsskripten etwas über die Gaußsche Prozessregression gelernt. Wenn wir einen Datensatz mit Punkten haben, gehen wir davon aus, dass die Daten aus einem dimensionalen multivariaten Gaußschen Prozess stammen . Meine Frage ist also für den Fall, dass 10 Millionen beträgt. Funktioniert die Gaußsche Prozessregression noch? …
2
Gaußsche Prozessregression für hochdimensionale Datensätze
Ich wollte nur sehen, ob jemand Erfahrung mit der Anwendung der Gaußschen Prozessregression (GPR) auf hochdimensionale Datensätze hat. Ich untersuche einige der verschiedenen spärlichen GPR-Methoden (z. B. spärliche Pseudo-Eingänge GPR), um herauszufinden, was für hochdimensionale Datensätze funktionieren könnte, bei denen die Auswahl von Merkmalen idealerweise Teil des Parameterauswahlprozesses ist. Vorschläge …
2
Ist die Kernel-Regression der Gaußschen Prozess-Regression ähnlich?
Ich habe zuvor die Nadaraya-Watson-Kernel-Regression verwendet, um Daten zu glätten. Kürzlich bin ich auf die Gaußsche Prozessregression gestoßen. Auf den ersten Blick scheinen sie nicht verwandt zu sein. Aber ich frage mich, ob es vielleicht eine tiefere Verbindung gibt, die mir nicht bewusst ist. Ist die Nadaraya-Watson-Kernel-Regression ein Sonderfall von …
1
Zweifel an der Ableitung von Gaußschen Prozessregressionsgleichungen in einer Arbeit
Ich lese diesen Papiervorabdruck und habe Schwierigkeiten, die Gleichungen für die Gaußsche Prozessregression abzuleiten. Sie verwenden die Einstellung und Notation von Rasmussen & Williams . Somit wird additives, mittleres, stationäres und normalverteiltes Rauschen mit Varianz angenommen:σ2noiseσnoise2\sigma^2_{noise} y=f(x)+ϵ,ϵ∼N(0,σ2noise)y=f(x)+ϵ,ϵ∼N(0,σnoise2)y=f(\mathbf{x})+\epsilon, \quad \epsilon\sim N(0,\sigma^2_{noise}) Für wird ein GP vor dem Mittelwert Null angenommen , …
Durch die Nutzung unserer Website bestätigen Sie, dass Sie unsere Cookie-Richtlinie und Datenschutzrichtlinie gelesen und verstanden haben.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.