論文の概要: High-Dimensional Gaussian Process Inference with Derivatives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07542v1
- Date: Mon, 15 Feb 2021 13:24:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2021-02-16 15:35:33.505548
- Title: High-Dimensional Gaussian Process Inference with Derivatives
- Title（参考訳）: 微分を持つ高次元ガウス過程推論
- Authors: Filip de Roos, Alexandra Gessner, Philipp Hennig
- Abstract要約: 低データ状態の$ND$では、Gram行列は$mathcalO(N2D + (N2)3)$に推論のコストを下げる方法で分解できることを示す。
最適化や予測勾配を持つハミルトニアンモンテカルロなど、機械学習に関連する様々なタスクでこの可能性を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.8033626920884
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Although it is widely known that Gaussian processes can be conditioned on
observations of the gradient, this functionality is of limited use due to the
prohibitive computational cost of $\mathcal{O}(N^3 D^3)$ in data points $N$ and
dimension $D$. The dilemma of gradient observations is that a single one of
them comes at the same cost as $D$ independent function evaluations, so the
latter are often preferred. Careful scrutiny reveals, however, that derivative
observations give rise to highly structured kernel Gram matrices for very
general classes of kernels (inter alia, stationary kernels). We show that in
the low-data regime $N<D$, the Gram matrix can be decomposed in a manner that
reduces the cost of inference to $\mathcal{O}(N^2D + (N^2)^3)$ (i.e., linear in
the number of dimensions) and, in special cases, to $\mathcal{O}(N^2D + N^3)$.
This reduction in complexity opens up new use-cases for inference with
gradients especially in the high-dimensional regime, where the
information-to-cost ratio of gradient observations significantly increases. We
demonstrate this potential in a variety of tasks relevant for machine learning,
such as optimization and Hamiltonian Monte Carlo with predictive gradients.
- Abstract（参考訳）: ガウス過程が勾配の観測で条件付けできることは広く知られているが、この関数はデータポイント$N$および次元$D$において$\mathcal{O}(N^3 D^3)$の禁止計算コストのために限定的に使用される。
勾配観測のジレンマは、そのうちの1つが$D$独立関数評価と同じコストで来るので、後者はしばしば好まれる。
しかし、注意深い精査の結果、微分観測は、非常に一般的なカーネルクラス(inter alia, stationary kernels)に対して高度に構造化されたカーネルグラム行列をもたらすことが明らかになった。
低データ体制の$N<D$において、グラム行列は$\mathcal{O}(N^2D + (N^2)^3)$(すなわち、次元の数で線形)と$\mathcal{O}(N^2D + N^3)$に推論のコストを削減する方法で分解できることを示した。
この複雑さの低減は、特に勾配観測の情報対コスト比が著しく増加する高次元の領域において、勾配を用いた推論の新たなユースケースを開拓する。
最適化や予測勾配を持つハミルトニアンモンテカルロなど、機械学習に関連する様々なタスクでこの可能性を実証する。
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