Off-the-shälf Gaussian Process (GP) covariance funktioner koda smidighet antaganden på strukturen av den funktion som ska modelleras. För att modellera komplexa och icke-differentierbara funktioner är dessa smidighetsantaganden ofta alltför restriktiva. Ett sätt att minska denna begränsning är att hitta en annan representation av data genom att införa ett funktionsutrymme. Detta funktionsutrymme lärs ofta på ett oövervakat sätt, vilket kan leda till datarepresentationer som inte är användbara för den övergripande regressionsuppgiften. I detta dokument föreslår vi Manifold Gaussian Processes, en ny övervakad metod som gemensamt lär sig en omvandling av data till ett funktionsutrymme och en GP regression från funktionen utrymme till observerat utrymme. Den Manifold GP är en full GP och gör det möjligt att lära sig data representationer, som är användbara för den övergripande regression uppgift. Som en proof-of-concept utvärderar vi vår strategi för komplexa icke-smooth funktioner där standard GPs utför dåligt, såsom stegfunktioner och robotik uppgifter med kontakter.
Vidare introducerar REF ett grenrör GP som tillsammans modellerar två sammansatta funktioner m • g, där m är en deterministisk kartläggning från ett abstrakt grenrör M till en Euclidean funktionsutrymme och g GP regression uppgift.
Manifold Gaussian Processes for regression
{'venue': '2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': '2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}