論文の概要: GP+: A Python Library for Kernel-based learning via Gaussian Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07694v2
• Date: Tue, 4 Jun 2024 19:34:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 03:55:26.080196
• Title: GP+: A Python Library for Kernel-based learning via Gaussian Processes
• Title（参考訳）: GP+:ガウスプロセスによるカーネルベースの学習のためのPythonライブラリ
• Authors: Amin Yousefpour, Zahra Zanjani Foumani, Mehdi Shishehbor, Carlos Mora, Ramin Bostanabad,
• Abstract要約: ガウス過程(GP)を通したカーネルベースの学習用オープンソースライブラリGP+を紹介する。 GP+はPyTorch上に構築されており、確率的学習と推論のためのユーザフレンドリでオブジェクト指向のツールを提供する。
• 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: In this paper we introduce GP+, an open-source library for kernel-based learning via Gaussian processes (GPs) which are powerful statistical models that are completely characterized by their parametric covariance and mean functions. GP+ is built on PyTorch and provides a user-friendly and object-oriented tool for probabilistic learning and inference. As we demonstrate with a host of examples, GP+ has a few unique advantages over other GP modeling libraries. We achieve these advantages primarily by integrating nonlinear manifold learning techniques with GPs' covariance and mean functions. As part of introducing GP+, in this paper we also make methodological contributions that (1) enable probabilistic data fusion and inverse parameter estimation, and (2) equip GPs with parsimonious parametric mean functions which span mixed feature spaces that have both categorical and quantitative variables. We demonstrate the impact of these contributions in the context of Bayesian optimization, multi-fidelity modeling, sensitivity analysis, and calibration of computer models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,そのパラメトリックな共分散と平均関数によって完全に特徴付けられる強力な統計モデルであるガウス過程(GP)を用いたカーネルベース学習のためのオープンソースライブラリGP+を紹介する。 GP+はPyTorch上に構築されており、確率的学習と推論のためのユーザフレンドリでオブジェクト指向のツールを提供する。 一連の例で示すように、GP+は他のGPモデリングライブラリに対していくつかのユニークな利点がある。 これらの利点は、主に非線形多様体学習技術とGPの共分散と平均関数を統合することで達成される。 GP+の導入の一環として,(1)確率的データ融合と逆パラメータ推定を可能にする手法や,(2)カテゴリー変数と定量的変数の両方を持つ混合特徴空間にまたがる擬似パラメトリック平均関数を具備する手法も提案する。 本稿では,ベイズ最適化,マルチ忠実度モデリング,感度解析,コンピュータモデルの校正といった文脈におけるこれらの貢献の影響を実証する。

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