Gaussian Processes

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RESEARCHarXiv CS.LG·1d atrás

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

Este artigo propõe a Regressão de Fatores Latentes de Processo Gaussiano (GPLFR), um modelo para prever saídas de alta dimensão a partir de poucos exemplos de treino. Ele acopla compressão e predição para melhorar o desempenho em regimes de dados baixos. A eficácia do GPLFR é demonstrada na criação do primeiro emulador espacialmente resolvido de modelos climáticos globais para exoplanetas rochosos.

Exoplanets Gaussian Processes machine learning Climate Models

RESEARCHarXiv CS.LG·21h atrás

Boundary Variance Inflation Causes Acquisition Bias in Gaussian Processes

Este artigo explora a variância posterior inflacionada perto da fronteira em processos Gaussianos, identificando a truncagem do bairro de correlação do kernel como a causa principal. Demonstra como essa distorção geométrica afeta o comportamento de aquisição, independentemente da função objetivo, e se agrava com a dimensionalidade.

Bayesian Optimization Gaussian Processes Statistical Models machine learning