Fugu-MT 論文翻訳(概要): Recyclable Gaussian Processes

論文の概要: Recyclable Gaussian Processes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02554v1
Date: Tue, 6 Oct 2020 09:01:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-10 05:44:11.662417
Title: Recyclable Gaussian Processes
Title（参考訳）: リサイクル可能なガウス過程
Authors: Pablo Moreno-Mu\~noz, Antonio Art\'es-Rodr\'iguez and Mauricio A. \'Alvarez
Abstract要約: ガウス過程に対する独立な変分近似をリサイクルするための新しい枠組みを提案する。主な貢献は、ガウス過程の辞書が与えられた変分アンサンブルの構築である。私たちのフレームワークは回帰、分類、異種タスクを可能にします。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present a new framework for recycling independent variational approximations to Gaussian processes. The main contribution is the construction of variational ensembles given a dictionary of fitted Gaussian processes without revisiting any subset of observations. Our framework allows for regression, classification and heterogeneous tasks, i.e. mix of continuous and discrete variables over the same input domain. We exploit infinite-dimensional integral operators based on the Kullback-Leibler divergence between stochastic processes to re-combine arbitrary amounts of variational sparse approximations with different complexity, likelihood model and location of the pseudo-inputs. Extensive results illustrate the usability of our framework in large-scale distributed experiments, also compared with the exact inference models in the literature.
Abstract（参考訳）: ガウス過程に対する独立変分近似をリサイクルするための新しい枠組みを提案する。主な貢献は、観測のサブセットを再訪することなく、適合したガウス過程の辞書を与える変分アンサンブルの構成である。このフレームワークは、回帰、分類、異種タスク、すなわち同じ入力ドメイン上の連続変数と離散変数の混合を可能にする。確率過程間のkullback-leibler発散に基づく無限次元積分作用素を用いて、任意の量の変分スパース近似を再結合し、異なる複雑性、確率モデル、擬似入力の位置を求める。広範な結果は,大規模分散実験におけるフレームワークの有用性を示し,文献の正確な推論モデルと比較した。

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