Ofta i maskininlärning, data samlas in som en kombination av flera villkor, t.ex. röstinspelningar av flera personer, varje märkt med ett ID. Hur kan vi bygga en modell som fångar den latenta informationen om dessa förhållanden och generalisera till en ny med få data? Vi presenterar en ny modell som heter Latent Variable Multiple Output Gaussian Processes (LVMOGP) och som gör det möjligt att gemensamt modellera flera villkor för regression och generalisera till ett nytt tillstånd med några datapunkter vid testtid. LVMOGP kommer fram till de bakre delarna av Gaussian-processerna tillsammans med ett latent utrymme som representerar informationen om olika förhållanden. Vi härleder en effektiv variantal inference metod för LVMOGP, av vilken den beräkningsmässiga komplexiteten är så låg som sparsamt Gaussian processer. Vi visar att LVMOGP betydligt överträffar relaterade Gaussiska processmetoder på olika uppgifter med både syntetiska och verkliga data.
Idén att använda en latent variabel för att representera korrelation mellan flera utgångar av Gaussian process har utnyttjats av REF.
Efficient Modeling of Latent Information in Supervised Learning using Gaussian Processes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}