Vi introducerar en ny regressionsram, Gaussian process regressionsnätverk (GPRN), som kombinerar de strukturella egenskaperna hos Bayesian neurala nätverk med nonparametrisk flexibilitet av Gaussian processer. Denna modell tar hänsyn till indataberoende signal- och buller korrelationer mellan flera responsvariabler, indataberoende längdskala och amplituder, och tung-tailed prediktiva fördelningar. Vi härleder både effektiva Markov kedja Monte Carlo och variations Bayes inference förfaranden för denna modell. Vi tillämpar GPRN som en multi-utgång regression och multivariat volatilitet modell, visar avsevärt förbättrad prestanda över åtta populära multipelutgång (multi-task) Gaussian process modeller och tre multivariat volatilitet modeller på referensdatauppsättningar, inklusive en 1000 dimensional genuttryck dataset. - Vad är det för fel på dig?
GP regressionsnätverk REF kombinerar NN:s strukturella egenskaper med GP:s icke-parametriska flexibilitet för att ta emot ingångsberoende signal- och bullerkorrelationer.
Gaussian Process Regression Networks
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Economics']}