Gaussiska processer har varit framgångsrika i både övervakade och oövervakade maskininlärning uppgifter, men deras computational komplexitet har begränsat praktiska tillämpningar. Vi introducerar en ny approximation för storskaliga Gaussiska processer, Gaussian Process Random Field (GPRF), där lokala GPs är kopplade via parvis potentialer. Sannolikheten för GPRF är en enkel, dragbar, och parallelliserbar approximation till den fulla GP marginell sannolikhet, möjliggör latent variabel modellering och hyperparameter val på stora datauppsättningar. Vi visar dess effektivitet på syntetiska rumsliga data samt en verklig tillämpning på seismiska händelser plats.
När Markov modellen är fullt ansluten, är det Gaussian Process Random Field (GPRF) REF, som approximerar den globala GP genom att koppla lokala GPs via pairwise potentiella funktioner.
Gaussian Process Random Fields
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}