Gaussian Processes

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RESEARCHarXiv CS.LG·hace 1d

Gaussian Process Latent Factor Regression for Low-Data, High-Dimensional Output Problems

Este artículo propone la Regresión de Factores Latentes de Proceso Gaussiano (GPLFR), un modelo para predecir resultados de alta dimensión a partir de pocos ejemplos de entrenamiento. Acopla la compresión y la predicción en un único objetivo para manejar la alta dimensionalidad. El GPLFR se demuestra construyendo el primer emulador espacialmente resuelto de modelos climáticos globales para exoplanetas rocosos.

Exoplanets Gaussian Processes machine learning Climate Models

RESEARCHarXiv CS.LG·hace 21h

Boundary Variance Inflation Causes Acquisition Bias in Gaussian Processes

Este artículo explora la varianza posterior inflada cerca del límite en procesos gaussianos, atribuyendo su causa a la truncación del vecindario de correlación del kernel. Demuestra cómo esta distorsión geométrica crea un sesgo de adquisición, afectando los patrones de selección independientemente de las funciones objetivo.

Bayesian Optimization Gaussian Processes Statistical Models machine learning