Sammansättningen av flera Gaussiska processer som en djup Gaussian Process (DGP) möjliggör en djup probabilistisk nonparametrisk strategi för att flexibelt ta itu med komplexa maskininlärningsproblem med ljud kvantifiering av osäkerhet. Befintliga slutledningsmetoder för DGP-modeller har begränsad skalbarhet och är notoriskt besvärliga att konstruera. I detta arbete introducerar vi en ny formulering av DGPs baserat på slumpmässiga funktionsexpansioner som vi tränar med hjälp av stokastiska variationsinferenser. Detta ger en praktisk inlärningsram som avsevärt förbättrar den senaste teknikens slutsatser för DGP och möjliggör en exakt kvantifiering av osäkerheten. Vi visar utförligt upp skalbarheten och prestandan hos vårt förslag på flera dataset med upp till 8 miljoner observationer och olika DGP-arkitekturer med upp till 30 dolda lager.
REF introducerar en hybridmodell formulerad med slumpmässiga funktioner expansioner som kombinerar funktioner i DGPs och neurala nätverk.
Random Feature Expansions for Deep Gaussian Processes
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}