論文の概要: SLEIPNIR: Deterministic and Provably Accurate Feature Expansion for Gaussian Process Regression with Derivatives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.02658v1
• Date: Thu, 5 Mar 2020 14:33:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 06:51:59.136916
• Title: SLEIPNIR: Deterministic and Provably Accurate Feature Expansion for Gaussian Process Regression with Derivatives
• Title（参考訳）: SLEIPNIR: 導出物を用いたガウス過程回帰のための決定論的かつ確実な特徴拡張
• Authors: Emmanouil Angelis, Philippe Wenk, Bernhard Sch\"olkopf, Stefan Bauer and Andreas Krause
• Abstract要約: 本稿では,2次フーリエ特徴に基づく導関数によるGP回帰のスケーリング手法を提案する。 我々は、近似されたカーネルと近似された後部の両方に適用される決定論的、非漸近的、指数関数的に高速な崩壊誤差境界を証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.01677297601624
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gaussian processes are an important regression tool with excellent analytic properties which allow for direct integration of derivative observations. However, vanilla GP methods scale cubically in the amount of observations. In this work, we propose a novel approach for scaling GP regression with derivatives based on quadrature Fourier features. We then prove deterministic, non-asymptotic and exponentially fast decaying error bounds which apply for both the approximated kernel as well as the approximated posterior. To furthermore illustrate the practical applicability of our method, we then apply it to ODIN, a recently developed algorithm for ODE parameter inference. In an extensive experiments section, all results are empirically validated, demonstrating the speed, accuracy, and practical applicability of this approach.
• Abstract（参考訳）: ガウス過程は、微分観測を直接統合できる優れた解析的性質を持つ重要な回帰ツールである。 しかし、バニラGP法は観測量で3次的にスケールする。 本研究では,二次フーリエ特徴に基づく微分を持つgp回帰をスケールする新しい手法を提案する。 そして、近似されたカーネルと近似された後方の両方に適用される決定論的、非漸近的、指数関数的に減衰する誤差境界を証明した。 さらに,本手法の実用的適用性を示すため,最近開発されたodeパラメータ推論アルゴリズムであるodinに適用した。 広範な実験のセクションでは、すべての結果が経験的に検証され、このアプローチの速度、正確性、実用性を示す。

関連論文リスト

• Amortized Variational Inference for Deep Gaussian Processes [0.0]
  ディープガウス過程(DGP)はガウス過程(GP)の多層一般化である 本稿では,DGPに対して,各観測を変動パラメータにマッピングする推論関数を学習するアモータライズされた変分推論を導入する。 本手法は, 計算コストの低い従来の手法よりも, 同様に, あるいはより優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-18T20:23:27Z)
• Conditionally-Conjugate Gaussian Process Factor Analysis for Spike Count Data via Data Augmentation [8.114880112033644]
  近年、GPFAはスパイクカウントデータをモデル化するために拡張されている。 本稿では,解析的および計算的抽出可能な推論が可能な条件共役型ガウス過程因子解析(ccGPFA)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-19T21:53:36Z)
• Stochastic Gradient Descent for Gaussian Processes Done Right [86.83678041846971]
  emphdone right -- 最適化とカーネルコミュニティからの具体的な洞察を使用するという意味で -- が、勾配降下は非常に効果的であることを示している。 本稿では,直感的に設計を記述し,設計選択について説明する。 本手法は,分子結合親和性予測のための最先端グラフニューラルネットワークと同程度にガウス過程の回帰を配置する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-31T16:15:13Z)
• Neural Operator Variational Inference based on Regularized Stein Discrepancy for Deep Gaussian Processes [23.87733307119697]
  本稿では,深いガウス過程に対するニューラル演算子変分推論(NOVI)を提案する。 NOVIは、ニューラルジェネレータを使用してサンプリング装置を取得し、生成された分布と真の後部の間のL2空間における正規化スタインの離散性を最小化する。 提案手法が提案するバイアスは定数で発散を乗算することで制御可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-22T06:56:35Z)
• Promises and Pitfalls of the Linearized Laplace in Bayesian Optimization [73.80101701431103]
  線形化ラプラス近似(LLA)はベイズニューラルネットワークの構築に有効で効率的であることが示されている。 ベイズ最適化におけるLLAの有用性について検討し,その性能と柔軟性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-17T14:23:43Z)
• Kernel-based off-policy estimation without overlap: Instance optimality beyond semiparametric efficiency [53.90687548731265]
  本研究では,観測データに基づいて線形関数を推定するための最適手順について検討する。 任意の凸および対称函数クラス $mathcalF$ に対して、平均二乗誤差で有界な非漸近局所ミニマックスを導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-16T02:57:37Z)
• Rigorous dynamical mean field theory for stochastic gradient descent methods [17.90683687731009]
  一階勾配法の一家系の正確な高次元に対する閉形式方程式を証明した。 これには勾配降下(SGD)やネステロフ加速度などの広く使われているアルゴリズムが含まれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-12T21:10:55Z)
• FaDIn: Fast Discretized Inference for Hawkes Processes with General Parametric Kernels [82.53569355337586]
  この研究は、有限なサポートを持つ一般パラメトリックカーネルを用いた時間点プロセス推論の効率的な解を提供する。 脳磁図(MEG)により記録された脳信号からの刺激誘発パターンの発生をモデル化し,その有効性を評価する。 その結果,提案手法により,最先端技術よりもパターン遅延の推定精度が向上することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-10T12:35:02Z)
• Scalable Variational Gaussian Processes via Harmonic Kernel Decomposition [54.07797071198249]
  汎用性を維持しつつ高い忠実度近似を提供する,スケーラブルな変分ガウス過程近似を導入する。 様々な回帰問題や分類問題において,本手法は変換やリフレクションなどの入力空間対称性を活用できることを実証する。 提案手法は, 純粋なGPモデルのうち, CIFAR-10 の最先端化を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-10T18:17:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。