論文の概要: Fast Gaussian Process Posterior Mean Prediction via Local Cross Validation and Precomputation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10879v1
• Date: Sun, 22 May 2022 17:38:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 16:35:01.438171
• Title: Fast Gaussian Process Posterior Mean Prediction via Local Cross Validation and Precomputation
• Title（参考訳）: 局所クロス検証と事前計算による高速ガウス過程後平均予測
• Authors: Alec M. Dunton, Benjamin W. Priest, Amanda Muyskens
• Abstract要約: 我々はFastMuyGPと呼ばれる高速後部平均予測アルゴリズムを提案する。 MuyGPs のハイパーパラメータ推定アルゴリズムに基づいており、残余のクロスバリデーション、近隣のスパーシフィケーション、プリ計算の組み合わせを利用している。 ディープニューラルネットワークと最先端のGPアルゴリズムの両方に対して、精度と競合性、あるいは優れたランタイムを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gaussian processes (GPs) are Bayesian non-parametric models useful in a myriad of applications. Despite their popularity, the cost of GP predictions (quadratic storage and cubic complexity with respect to the number of training points) remains a hurdle in applying GPs to large data. We present a fast posterior mean prediction algorithm called FastMuyGPs to address this shortcoming. FastMuyGPs is based upon the MuyGPs hyperparameter estimation algorithm and utilizes a combination of leave-one-out cross-validation, batching, nearest neighbors sparsification, and precomputation to provide scalable, fast GP prediction. We demonstrate several benchmarks wherein FastMuyGPs prediction attains superior accuracy and competitive or superior runtime to both deep neural networks and state-of-the-art scalable GP algorithms.
• Abstract（参考訳）: ガウス過程 (GP) は無数の応用に有用なベイズ非パラメトリックモデルである。 その人気にもかかわらず、gp予測コスト(トレーニングポイント数に対する量子ストレージとキュービック複雑度)は、大きなデータにgpsを適用する上でのハードルとなっている。 我々はこの欠点に対処するため,FastMuyGPと呼ばれる高速後部平均予測アルゴリズムを提案する。 FastMuyGPs は MuyGPs のハイパーパラメータ推定アルゴリズムに基づいており、アウト・ワン・アウト・クロスバリデーション、バッチ処理、近隣のスパーシフィケーション、プリ計算を組み合わせてスケーラブルで高速なGP予測を提供する。 我々は、深層ニューラルネットワークと最先端のスケーラブルGPアルゴリズムの両方に対して、FastMuyGPの予測が精度と競合性、あるいは優れたランタイムを達成できるいくつかのベンチマークを示す。

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