Fugu-MT 論文翻訳(概要): Scalable Multi-Output Gaussian Processes with Stochastic Variational Inference

論文の概要: Scalable Multi-Output Gaussian Processes with Stochastic Variational Inference

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02476v1
Date: Tue, 2 Jul 2024 17:53:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-03 14:17:26.460803
Title: Scalable Multi-Output Gaussian Processes with Stochastic Variational Inference
Title（参考訳）: 確率的変分推論を用いたスケーラブルな多出力ガウス過程
Authors: Xiaoyu Jiang, Sokratia Georgaka, Magnus Rattray, Mauricio A. Alvarez,
Abstract要約: 遅延可変MOGP (LV-MOGP) は、データポイントが少ない新しい出力への効率的な一般化を可能にする。 LV-MOGPの複雑性は出力数とともに線形に増加する。本稿では,LV-MOGPに対して,入力と出力の両方にミニバッチを適用可能な変分推論手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1249213103048414
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The Multi-Output Gaussian Process is is a popular tool for modelling data from multiple sources. A typical choice to build a covariance function for a MOGP is the Linear Model of Coregionalization (LMC) which parametrically models the covariance between outputs. The Latent Variable MOGP (LV-MOGP) generalises this idea by modelling the covariance between outputs using a kernel applied to latent variables, one per output, leading to a flexible MOGP model that allows efficient generalization to new outputs with few data points. Computational complexity in LV-MOGP grows linearly with the number of outputs, which makes it unsuitable for problems with a large number of outputs. In this paper, we propose a stochastic variational inference approach for the LV-MOGP that allows mini-batches for both inputs and outputs, making computational complexity per training iteration independent of the number of outputs.
Abstract（参考訳）: Multi-Output Gaussian Processは、複数のソースからデータをモデリングするための一般的なツールである。 MOGPの共分散関数を構築する典型的な選択は、出力間の共分散をパラメトリックにモデル化するコリージョン化線形モデル(LMC)である。潜在変数MOGP (LV-MOGP) は、潜在変数に適用されたカーネルを用いて出力間の共分散をモデル化することにより、このアイデアを一般化する。 LV-MOGPの計算複雑性は出力数とともに線形に増大するので、多くの出力を持つ問題には適さない。本稿では,LV-MOGPに対する確率的変分推論手法を提案する。

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