論文の概要: Heterogeneous Multi-Task Gaussian Cox Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15364v1
• Date: Tue, 29 Aug 2023 15:01:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-30 13:34:45.703886
• Title: Heterogeneous Multi-Task Gaussian Cox Processes
• Title（参考訳）: 不均一多タスクガウスコックスプロセス
• Authors: Feng Zhou, Quyu Kong, Zhijie Deng, Fengxiang He, Peng Cui, Jun Zhu
• Abstract要約: 異種相関タスクを共同でモデル化するためのマルチタスクガウスコックスプロセスの新たな拡張を提案する。 MOGPは、分類、回帰、ポイントプロセスタスクの専用可能性のパラメータに先行して、異種タスク間の情報の共有を容易にする。 モデルパラメータを推定するための閉形式反復更新を実現する平均場近似を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.67344039414193
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel extension of multi-task Gaussian Cox processes for modeling multiple heterogeneous correlated tasks jointly, e.g., classification and regression, via multi-output Gaussian processes (MOGP). A MOGP prior over the parameters of the dedicated likelihoods for classification, regression and point process tasks can facilitate sharing of information between heterogeneous tasks, while allowing for nonparametric parameter estimation. To circumvent the non-conjugate Bayesian inference in the MOGP modulated heterogeneous multi-task framework, we employ the data augmentation technique and derive a mean-field approximation to realize closed-form iterative updates for estimating model parameters. We demonstrate the performance and inference on both 1D synthetic data as well as 2D urban data of Vancouver.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多出力ガウス過程(MOGP)を介し,複数の異種相関タスク,例えば分類と回帰を共同でモデル化するマルチタスクガウスコックスプロセスの新たな拡張を提案する。 分類、回帰、ポイントプロセスタスクの専用可能性のパラメータに先行するMOGPは、非パラメトリックパラメータ推定を可能にしながら、異種タスク間の情報の共有を容易にする。 mogp変調型マルチタスクフレームワークにおける非共役ベイズ推論を回避するために,データ拡張手法を用いて平均場近似を導出し,モデルパラメータ推定のための閉形式反復更新を実現する。 本稿では,バンクーバーの1次元合成データと2次元都市データの性能と推定について述べる。

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