論文の概要: Fusion of Gaussian Processes Predictions with Monte Carlo Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01389v1
• Date: Sun, 3 Mar 2024 04:21:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 21:47:52.056648
• Title: Fusion of Gaussian Processes Predictions with Monte Carlo Sampling
• Title（参考訳）: モンテカルロサンプリングによるガウス過程予測の融合
• Authors: Marzieh Ajirak, Daniel Waxman, Fernando Llorente, Petar M. Djuric
• Abstract要約: 科学と工学において、私たちはしばしば興味のある変数の正確な予測のために設計されたモデルで作業します。 これらのモデルが現実の近似であることを認識し、複数のモデルを同じデータに適用し、結果を統合することが望ましい。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.31380086717422
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In science and engineering, we often work with models designed for accurate prediction of variables of interest. Recognizing that these models are approximations of reality, it becomes desirable to apply multiple models to the same data and integrate their outcomes. In this paper, we operate within the Bayesian paradigm, relying on Gaussian processes as our models. These models generate predictive probability density functions (pdfs), and the objective is to integrate them systematically, employing both linear and log-linear pooling. We introduce novel approaches for log-linear pooling, determining input-dependent weights for the predictive pdfs of the Gaussian processes. The aggregation of the pdfs is realized through Monte Carlo sampling, drawing samples of weights from their posterior. The performance of these methods, as well as those based on linear pooling, is demonstrated using a synthetic dataset.
• Abstract（参考訳）: 科学や工学では、興味のある変数を正確に予測するために設計されたモデルにしばしば取り組んでいます。 これらのモデルが現実の近似であることを認識し、複数のモデルを同じデータに適用し、結果を統合することが望ましい。 本稿では,モデルとしてのガウス過程に依拠して,ベイズパラダイム内で活動する。 これらのモデルは予測確率密度関数(pdfs)を生成し、その目的は線形および対数線形プールの両方を用いてそれらを体系的に統合することである。 本稿では,ガウス過程の予測 pdf に対する入力依存重み決定という,対数線形プールの新しい手法を提案する。 pdfsの凝集はモンテカルロサンプリングによって実現され、後部から重量のサンプルが引き出される。 合成データセットを用いて,これらの手法と線形プーリングに基づく手法の性能を実証した。

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