Djupa neurala nätverk utmärker sig vid funktion approximation, men de är vanligtvis tränade från grunden för varje ny funktion. Å andra sidan utnyttjar Bayesian metoder, såsom Gaussian Processes (GPS), tidigare kunskap för att snabbt dra slutsatsen formen av en ny funktion vid testtid. Ändå är GPs beräkning dyrt, och det kan vara svårt att utforma lämpliga tidigare. I detta dokument föreslår vi en familj av neurala modeller, villkorliga neurala processer (CNPs), som kombinerar fördelarna med båda. CNPs är inspirerade av flexibiliteten i stokastiska processer såsom GPs, men är strukturerade som neurala nätverk och tränas via lutning nedstigning. CNPs gör exakta förutsägelser efter att ha observerat endast en handfull träningsdatapunkter, men ändå skala till komplexa funktioner och stora datauppsättningar. Vi demonstrerar prestandan och mångsidigheten av tillvägagångssättet på en rad kanoniska maskininlärningsuppgifter, inklusive regression, klassificering och bildkomplettering.
Villkorliga Neurala processer (CNPs) kombinerar fördelarna med NNs och GP, genom att definiera villkorliga distributioner över funktioner givna data, och parameterisera detta beroende med en NN REF.
Conditional Neural Processes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}