Gaussian Processes

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RESEARCHarXiv CS.LG·il y a 1j

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

Cet article propose la régression par facteurs latents de processus gaussien (GPLFR), un modèle conçu pour prédire des sorties de grande dimension à partir de peu d'exemples d'entraînement. Il couple la compression et la prédiction dans un objectif unique pour gérer la grande dimensionnalité. Le GPLFR est démontré en construisant le premier émulateur spatialement résolu de modèles climatiques globaux pour les exoplanètes rocheuses.

Exoplanets Gaussian Processes machine learning Climate Models

RESEARCHarXiv CS.LG·il y a 21h

Boundary Variance Inflation Causes Acquisition Bias in Gaussian Processes

Cet article examine la variance postérieure gonflée près de la frontière dans les processus gaussiens, attribuant la cause à la troncation du voisinage de corrélation du noyau. Il montre comment cette distorsion géométrique crée un biais d'acquisition, affectant les schémas de sélection indépendamment des fonctions objectives.

Bayesian Optimization Gaussian Processes Statistical Models machine learning