Abstract-Den stora mängden information som tillförs av big data samt den framväxande dator hårdvara uppmuntrar framgångssagor i maskininlärning gemenskapen. Under tiden innebär det utmaningar för Gaussian processen (GP) regression, en välkänd icke-parametrisk och tolkningsbar Bayesian modell, som lider från kubik komplexitet till datastorlek. För att förbättra skalbarheten samtidigt som önskvärda förutsägelsekvalitet, en mängd skalbara GPs har presenterats. Men de har ännu inte granskats och analyserats utförligt för att bli väl förstådda av både akademi och industri. Granskningen av skalbara GPs i GP community är aktuell och viktig på grund av explosionen av datastorlek. I detta syfte ägnas denna rapport åt översynen av toppmoderna skalbara GP som omfattar två huvudkategorier: globala approximationer som destillaterar hela data och lokala approximationer som delar upp data för subrymdsinlärning. Särskilt när det gäller globala approximationer fokuserar vi främst på glesa approximationer som innehåller tidigare approximationer som ändrar den tidigare men utför exakta slutsatsen, bakåtriktade approximationer som behåller exakt före men utför ungefärlig slutledning, och strukturerade glesa approximationer som utnyttjar specifika strukturer i kärnmatrisen; för lokala approximationer lyfter vi fram blandningen/produkten av experter som genomför en modell i genomsnitt från flera lokala experter för att öka förutsägelser. För att presentera en fullständig översyn, nyligen gjorda framsteg för att förbättra skalbarheten och kapaciteten hos skalbara GPs ses över. Slutligen granskas och diskuteras förlängningar och öppna frågor kring implementeringen av skalbara GPs i olika scenarier för att inspirera nya idéer för framtida forskningsvägar.
En översyn av toppmoderna skalbara GPs som omfattar två huvudkategorier: globala approximationer som destillat hela data och lokala approximationer som delar data för subrymdsinlärning finns i REF.
When Gaussian Process Meets Big Data: A Review of Scalable GPs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}