論文の概要: Robust and Conjugate Spatio-Temporal Gaussian Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02450v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 16:16:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:57:26.589575
• Title: Robust and Conjugate Spatio-Temporal Gaussian Processes
• Title（参考訳）: 時空間ガウス過程のロバストと共役
• Authors: William Laplante, Matias Altamirano, Andrew Duncan, Jeremias Knoblauch, François-Xavier Briol,
• Abstract要約: 我々はAltamirano al et alの堅牢RCGPフレームワークを適応し、特殊化する。 我々は、古典的時間的GPに匹敵する計算コストで、アンロバスト時間的GPを得る。 本手法は,金融・気象分野において広く研究されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.0029761533393495
• License:
• Abstract: State-space formulations allow for Gaussian process (GP) regression with linear-in-time computational cost in spatio-temporal settings, but performance typically suffers in the presence of outliers. In this paper, we adapt and specialise the robust and conjugate GP (RCGP) framework of Altamirano et al. (2024) to the spatio-temporal setting. In doing so, we obtain an outlier-robust spatio-temporal GP with a computational cost comparable to classical spatio-temporal GPs. We also overcome the three main drawbacks of RCGPs: their unreliable performance when the prior mean is chosen poorly, their lack of reliable uncertainty quantification, and the need to carefully select a hyperparameter by hand. We study our method extensively in finance and weather forecasting applications, demonstrating that it provides a reliable approach to spatio-temporal modelling in the presence of outliers.
• Abstract（参考訳）: 状態空間の定式化は時空間設定における線形時間計算コストを伴うガウス過程(GP)の回帰を可能にするが、通常、性能は外れ値の存在によって損なわれる。 本稿では,Altamirano et al (2024) の頑健で共役な GP (RCGP) フレームワークを時空間設定に適応させ,特殊化する。 そこで我々は,古典的時空間GPに匹敵する計算コストで,外乱時空間GPを得る。 また、RCGPの3つの主な欠点を克服し、先行平均が不確かである場合の信頼性の低い性能、信頼できない不確実な定量化の欠如、手動でハイパーパラメータを慎重に選択する必要性を克服する。 本手法はファイナンスや天気予報の分野で広く研究されており, オフレーラの存在下での時空間モデリングに信頼性の高いアプローチを提供することを示す。

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