論文の概要: Generalized Multi-Output Gaussian Process Censored Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.04822v2
• Date: Wed, 4 May 2022 16:06:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 02:51:27.181061
• Title: Generalized Multi-Output Gaussian Process Censored Regression
• Title（参考訳）: 一般化多出力ガウス過程補償回帰
• Authors: Daniele Gammelli, Kasper Pryds Rolsted, Dario Pacino, Filipe Rodrigues
• Abstract要約: 本稿では、GPの非パラメトリックな柔軟性と、入力依存ノイズ条件下での相関出力からの情報を活用する能力を組み合わせたヘテロスセダスティック多出力ガウスプロセスモデルを提案する。 結果として、柔軟性を追加することで、潜在的に複雑な検閲ダイナミクスの下で、モデルが基盤となる非検閲プロセス(すなわち、真)をより正確に見積もることができるかが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.111443975103331
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When modelling censored observations, a typical approach in current regression methods is to use a censored-Gaussian (i.e. Tobit) model to describe the conditional output distribution. In this paper, as in the case of missing data, we argue that exploiting correlations between multiple outputs can enable models to better address the bias introduced by censored data. To do so, we introduce a heteroscedastic multi-output Gaussian process model which combines the non-parametric flexibility of GPs with the ability to leverage information from correlated outputs under input-dependent noise conditions. To address the resulting inference intractability, we further devise a variational bound to the marginal log-likelihood suitable for stochastic optimization. We empirically evaluate our model against other generative models for censored data on both synthetic and real world tasks and further show how it can be generalized to deal with arbitrary likelihood functions. Results show how the added flexibility allows our model to better estimate the underlying non-censored (i.e. true) process under potentially complex censoring dynamics.
• Abstract（参考訳）: 検閲された観測をモデル化する場合、現在の回帰法における典型的なアプローチは、条件付き出力分布を記述するために検閲されたガウスモデルを使用することである。 本稿では、データ不足の場合と同様に、複数の出力間の相関を利用して、検閲されたデータから生じるバイアスにモデルがよりうまく対処できると論じる。 そこで本稿では,GPの非パラメトリックな柔軟性と,入力依存ノイズ条件下での相関出力からの情報を活用する能力を組み合わせたヘテロスセダスティック多出力ガウスプロセスモデルを提案する。 得られた推論の難易度に対処するために,確率的最適化に適した辺りの対数類似度に束縛された変分法を考案する。 我々は,合成および実世界のタスクにおける検閲データに対する他の生成モデルに対するモデルに対する経験的評価を行い,任意の確率関数を扱うためにどのように一般化できるかを示す。 結果として、柔軟性を追加することで、潜在的に複雑な検閲ダイナミクスの下で、モデルが基盤となる非検閲プロセス(すなわち、真)をより正確に見積もることができることを示す。

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