Vi introducerar en Gaussisk process modell av funktioner som är additiv. En additiv funktion är en funktion som bryts ned till en summa av lågdimensionella funktioner, var och en beroende på endast en delmängd av indatavariablerna. Additive GPs generalize både Generalized Additive Models, och standard GP modeller som använder squared-exponential kärnor. Hyperparameterinlärning i denna modell kan ses som Bayesian Hierarchical Kernel Learning (HKL). Vi introducerar en uttrycksfull men dragbar parameterisering av kärnans funktion, vilket möjliggör effektiv utvärdering av alla indatainteraktionstermer, vars tal är exponentiellt i inmatningsdimensionen. Den ytterligare struktur som kan upptäckas med denna modell resulterar i ökad tolkningsbarhet, samt toppmodern prediktiv kraft i regressionsuppgifter.
REF antar en summa av funktioner för alla kombinationer av lägre dimensionskoordinater.
Additive Gaussian Processes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}