論文の概要: Sparse Variational Contaminated Noise Gaussian Process Regression with Applications in Geomagnetic Perturbations Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17570v3
• Date: Tue, 2 Jul 2024 17:25:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 07:39:17.788846
• Title: Sparse Variational Contaminated Noise Gaussian Process Regression with Applications in Geomagnetic Perturbations Forecasting
• Title（参考訳）: 地磁気摂動予測におけるスパース変分汚染ノイズガウス過程の回帰
• Authors: Daniel Iong, Matthew McAnear, Yuezhou Qu, Shasha Zou, Gabor Toth, Yang Chen,
• Abstract要約: 大規模なデータセットに正規ノイズが汚染されたスパースガウス過程回帰モデルを適用するためのスケーラブルな推論アルゴリズムを提案する。 提案手法は, 人工ニューラルネットワークベースラインと比較して, 類似のカバレッジと精度の予測間隔が短いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.675221539472143
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Gaussian Processes (GP) have become popular machine-learning methods for kernel-based learning on datasets with complicated covariance structures. In this paper, we present a novel extension to the GP framework using a contaminated normal likelihood function to better account for heteroscedastic variance and outlier noise. We propose a scalable inference algorithm based on the Sparse Variational Gaussian Process (SVGP) method for fitting sparse Gaussian process regression models with contaminated normal noise on large datasets. We examine an application to geomagnetic ground perturbations, where the state-of-the-art prediction model is based on neural networks. We show that our approach yields shorter prediction intervals for similar coverage and accuracy when compared to an artificial dense neural network baseline.
• Abstract（参考訳）: ガウス過程(GP)は、複雑な共分散構造を持つデータセット上でのカーネルベースの学習において、一般的な機械学習手法となっている。 本稿では,汚染された正規確率関数を用いたGPフレームワークの新たな拡張について述べる。 本研究では,スパース変分ガウス過程(SVGP)に基づく拡張性推論アルゴリズムを提案する。 本稿では,現状予測モデルがニューラルネットワークに基づく地磁気摂動への適用について検討する。 提案手法は, 人工ニューラルネットワークベースラインと比較して, 類似のカバレッジと精度の予測間隔が短いことを示す。

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