I detta arbete föreslår vi en generaliserad produkt av experter (gPoE) ram för att kombinera förutsägelser av flera probabilistiska modeller. Vi identifierar fyra önskvärda egenskaper som är viktiga för skalbarhet, uttrycksfullhet och robusthet, vid inlärning och slutledning med en kombination av flera modeller. Genom analyser och experiment visar vi att gPoE av Gaussian processer (GP) har dessa egenskaper, medan inga andra befintliga kombinationsprogram uppfyller dem alla på samma gång. Den resulterande GP-gPoE är mycket skalbar eftersom enskilda GP experter kan lära sig självständigt parallellt; mycket uttrycksfullt eftersom sättet experter kombineras beror på input snarare än fast; den kombinerade förutsägelsen är fortfarande en giltig probabilistisk modell med naturlig tolkning; och slutligen robust till opålitliga förutsägelser från enskilda experter.
Dessa modeller kombineras med produkten av GP experter modell REF.
Generalized Product of Experts for Automatic and Principled Fusion of Gaussian Process Predictions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}