Abstract Gaussian Process (GP) modeller används i stor utsträckning i dataanalys med tanke på deras flexibla modellering kapacitet och tolkningsbarhet. Den helt Bayesianska behandlingen av GP-modeller är analytiskt svåråtkomlig, och därför är det nödvändigt att tillgripa antingen deterministiska eller stokastiska approximationer. Detta dokument fokuserar på stokastiska-baserade inferens tekniker. Efter att ha diskuterat de utmaningar som är förknippade med den helt Bayesian behandlingen av GP modeller, ett antal inference strategier baserade på Markov kedja Monte Carlo metoder presenteras och noggrant utvärderas. I synnerhet jämförs strategier baserade på effektiva parameteriseringar och effektiva förslagsmekanismer i stor utsträckning på simulerade och verkliga data på grundval av konvergenshastighet, provtagningseffektivitet och beräkningskostnader.
REF genomför en jämförande utvärdering av MCMC-system för fullständig Bayesiansk behandling av GP-modeller.
A comparative evaluation of stochastic-based inference methods for Gaussian process models
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}