Den inhomogena Poisson-processen är en punktprocess som har varierande intensitet över hela sin domän (vanligtvis tid eller rum). För icke-parametrisk Bayesian modellering, Gaussian processen är ett användbart sätt att placera en tidigare fördelning på denna intensitet. Kombinationen av en Poisson process och GP är känd som en Gaussian Cox process, eller dubbel-stochastic Poisson process. Sannolikhet-baserad slutledning i dessa modeller kräver en intractable integral över en oändlig-dimensionell slumpmässig funktion. I detta dokument presenterar vi den första metoden för Gaussian Cox-processer där det är möjligt att utföra slutsatser utan att införa approximationer eller finitadimensionella proxyfördelningar. Vi kallar vår metod den Sigmoidal Gaussian Cox Process, som använder en generativ modell för Poisson data för att möjliggöra dragbar inferens via Markov kedja Monte Carlo. Vi jämför våra metoder med konkurrerande metoder för syntetiska data och tillämpar dem på flera verkliga datamängder.
REF tillhandahöll en inferensmetod för Markov Chain Monte Carlo (MCMC) för den bakre intensitetsfunktionen hos en Cox-process med en sigmoid Gaussisk process före.
Tractable nonparametric Bayesian inference in Poisson processes with Gaussian process intensities
{'venue': "ICML '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}