論文の概要: Gaussian Process-Gated Hierarchical Mixtures of Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04947v2
• Date: Sun, 3 Mar 2024 04:33:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 03:59:02.386970
• Title: Gaussian Process-Gated Hierarchical Mixtures of Experts
• Title（参考訳）: ガウス過程による専門家の階層的混合
• Authors: Yuhao Liu, Marzieh Ajirak, Petar Djuric
• Abstract要約: 我々は専門家のプロセス付き階層的混合物(GPHME)を提案する。 入力に線形なゲーティングモデルを持つ他の専門家の混合物とは異なり、我々のモデルはガウス過程(GP)で構築されたゲーティング関数を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9785157637680997
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose novel Gaussian process-gated hierarchical mixtures of experts (GPHMEs). Unlike other mixtures of experts with gating models linear in the input, our model employs gating functions built with Gaussian processes (GPs). These processes are based on random features that are non-linear functions of the inputs. Furthermore, the experts in our model are also constructed with GPs. The optimization of the GPHMEs is performed by variational inference. The proposed GPHMEs have several advantages. They outperform tree-based HME benchmarks that partition the data in the input space, and they achieve good performance with reduced complexity. Another advantage is the interpretability they provide for deep GPs, and more generally, for deep Bayesian neural networks. Our GPHMEs demonstrate excellent performance for large-scale data sets, even with quite modest sizes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新しいガウス過程を持つ専門家の階層的混合(GPHME)を提案する。 入力に線形なゲーティングモデルを持つ他の専門家の混合物とは異なり、本モデルはガウス過程(gps)を組み込んだゲーティング関数を用いる。 これらのプロセスは入力の非線形関数であるランダムな特徴に基づいている。 さらに,本モデルのエキスパートもGPを用いて構成する。 GPHMEの最適化は変分推論によって行われる。 提案されたGPHMEにはいくつかの利点がある。 彼らは、入力空間にデータを分割するツリーベースのHMEベンチマークを上回り、複雑さを減らして優れたパフォーマンスを達成する。 もうひとつの利点は、深いgps、より一般的には深いベイズ型ニューラルネットワークのための解釈能力である。 我々のGPHMEは、非常に控えめなサイズであっても、大規模データセットに対して優れた性能を示す。

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