論文の概要: Collaborative Nonstationary Multivariate Gaussian Process Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.00719v1
• Date: Tue, 1 Jun 2021 18:25:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-03 14:43:41.574977
• Title: Collaborative Nonstationary Multivariate Gaussian Process Model
• Title（参考訳）: 協調型非定常多変量ガウス過程モデル
• Authors: Rui Meng, Herbie Lee, Kristofer Bouchard
• Abstract要約: 我々は、協調非定常ガウス過程モデル(CNMGP)と呼ばれる新しいモデルを提案する。 CNMGPは、出力が共通の入力セットを共有していないデータを、入力と出力のサイズに依存しない計算複雑性でモデル化することができる。 また,本モデルでは,出力毎に異なる時間変化相関を推定し,予測性能の向上を図っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.362467745272567
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Currently, multi-output Gaussian process regression models either do not model nonstationarity or are associated with severe computational burdens and storage demands. Nonstationary multi-variate Gaussian process models (NMGP) use a nonstationary covariance function with an input-dependent linear model of coregionalisation to jointly model input-dependent correlation, scale, and smoothness of outputs. Variational sparse approximation relies on inducing points to enable scalable computations. Here, we take the best of both worlds: considering an inducing variable framework on the underlying latent functions in NMGP, we propose a novel model called the collaborative nonstationary Gaussian process model(CNMGP). For CNMGP, we derive computationally tractable variational bounds amenable to doubly stochastic variational inference. Together, this allows us to model data in which outputs do not share a common input set, with a computational complexity that is independent of the size of the inputs and outputs. We illustrate the performance of our method on synthetic data and three real datasets and show that our model generally pro-vides better predictive performance than the state-of-the-art, and also provides estimates of time-varying correlations that differ across outputs.
• Abstract（参考訳）: 現在、マルチ出力ガウス過程回帰モデルは非定常性をモデル化しないか、あるいは厳しい計算負荷とストレージ要求に関連付けられている。 非定常多変量ガウス過程モデル (NMGP) は、入力依存線形モデルを持つ非定常共分散関数を用いて、入力依存相関、スケール、出力の滑らかさを共同でモデル化する。 変分スパース近似は、スケーラブルな計算を可能にするために点の誘導に依存する。 そこで我々は,NMGPにおける潜在関数の変動フレームワークを誘導することを考えると,協調的非定常ガウス過程モデル(CNMGP)と呼ばれる新しいモデルを提案する。 cnmgpでは, 2倍の確率的変分推論が可能な計算可能な変分境界を導出する。 これにより、出力が共通の入力セットを共有していないデータを、入力と出力のサイズに依存しない計算複雑性でモデル化することができる。 本稿では,合成データと3つの実データを用いた手法の性能を概ね示し,そのモデルが概して最先端の予測性能よりも優れた予測性能を示すとともに,出力間で異なる時間変動相関の見積もりを提供する。

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