Gaussiska processer är rika distributioner över funktioner, som ger en Bayesian nonparametrisk strategi för utjämning och interpolation. Vi introducerar enkla slutna formkärnor som kan användas med Gaussiska processer för att upptäcka mönster och möjliggöra extrapolering. Dessa kärnor härleds genom att modellera en spektral densitet - Fourier transform av en kärna - med en Gaussian blandning. De föreslagna kärnorna stöder en bred klass av stationära kovarianer, men Gaussian process inference förblir enkel och analytisk. Vi demonstrerar de föreslagna kärnorna genom att upptäcka mönster och utföra långdistans extrapolering på syntetiska exempel, samt atmosfäriska CO 2-trender och flygpassagerare data. Vi visar också att det är möjligt att rekonstruera flera populära kovarianer inom vårt ramverk.
För att möjliggöra mycket flexibel kärninlärning, föreslog REF spektral blandningskärnor, härledd genom att modellera en spektral densitet genom en skala-lokalisering blandning av Gaussians.
Gaussian Process Kernels for Pattern Discovery and Extrapolation
{'venue': 'International Conference on Machine Learning (ICML), JMLR W&CP 28(3):1067-1075, 2013', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}