論文の概要: Transport Gaussian Processes for Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.11473v1
• Date: Thu, 30 Jan 2020 17:44:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-05 11:26:07.372535
• Title: Transport Gaussian Processes for Regression
• Title（参考訳）: 回帰のための輸送ガウス過程
• Authors: Gonzalo Rios
• Abstract要約: 本稿では,GP,ワープGP,学生プロセスなどを含むプロセス構築手法を提案する。 私たちのアプローチはレイヤベースのモデルにインスパイアされ、各レイヤが生成されたプロセス上で特定のプロパティを変更する。 実世界のデータを用いた実験により,提案モデルの有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22843885788439797
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gaussian process (GP) priors are non-parametric generative models with appealing modelling properties for Bayesian inference: they can model non-linear relationships through noisy observations, have closed-form expressions for training and inference, and are governed by interpretable hyperparameters. However, GP models rely on Gaussianity, an assumption that does not hold in several real-world scenarios, e.g., when observations are bounded or have extreme-value dependencies, a natural phenomenon in physics, finance and social sciences. Although beyond-Gaussian stochastic processes have caught the attention of the GP community, a principled definition and rigorous treatment is still lacking. In this regard, we propose a methodology to construct stochastic processes, which include GPs, warped GPs, Student-t processes and several others under a single unified approach. We also provide formulas and algorithms for training and inference of the proposed models in the regression problem. Our approach is inspired by layers-based models, where each proposed layer changes a specific property over the generated stochastic process. That, in turn, allows us to push-forward a standard Gaussian white noise prior towards other more expressive stochastic processes, for which marginals and copulas need not be Gaussian, while retaining the appealing properties of GPs. We validate the proposed model through experiments with real-world data.
• Abstract（参考訳）: ガウス過程 (GP) は非パラメトリックな生成モデルであり、ベイズ的推論に魅力的なモデリング特性を持ち、ノイズ観測によって非線形関係をモデル化でき、訓練と推論のための閉形式表現を持ち、解釈可能なハイパーパラメータによって支配される。 しかし、GPモデルはガウシアン性(ガウシアン性)に依存しており、例えば観測が境界づけられている場合や極値依存がある場合、物理学、金融学、社会科学において自然現象である。 beyond-gaussian stochastic process はgpコミュニティの注目を集めているが、原理的な定義と厳密な扱いはまだ欠けている。 本研究では,gps,warped gps,student-tプロセスなどの確率過程を単一の統一的手法で構築する手法を提案する。 また,回帰問題における提案モデルの学習と推論のための公式とアルゴリズムを提供する。 提案手法は,各層が生成した確率過程上で特定の特性を変化させるレイヤベースモデルに着想を得たものである。 これにより、他のより表現力のある確率過程に先立って標準ガウスホワイトノイズを前進させることができ、その場合、辺とコプラはガウスでなくてもよいが、GPの魅力は保たれる。 実世界データを用いた実験により,提案モデルを検証する。

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