Vi presenterar en ny familj av utbytbara stokastiska processer, de funktionella neurala processerna (FNP). FNP:er modellfördelningar över funktioner genom att lära sig en graf över beroenden på toppen av latenta representationer av punkterna i den givna datauppsättningen. Genom att göra detta definierar de en Bayesiansk modell utan att uttryckligen posera en tidigare fördelning över latenta globala parametrar; de antar istället tidigare domar över relationsstrukturen i den givna datauppsättningen, en uppgift som är mycket enklare. Vi visar hur vi kan lära oss sådana modeller från data, visa att de är skalbara till stora dataset genom mini-batch optimering och beskriva hur vi kan göra förutsägelser för nya punkter via deras bakre prediktiv distribution. Vi utvärderar FNP:er experimentellt om uppgifterna för leksakens regression och bildklassificering och visar att de, jämfört med basvärden som använder globala latenta parametrar, erbjuder både konkurrenskraftiga förutsägelser och mer robusta osäkerhetsbedömningar.
Den funktionella neurala processen (FNP) REF lär sig fördelningen av en funktion genom att bygga en graf av beroenden bland lokala latenta variabler.
The Functional Neural Process
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}