Vi föreslår ett dataeffektivt Gaussiskt processbaserat Bayesian förhållningssätt till det halvövervakade inlärningsproblemet på grafer. Den föreslagna modellen visar extremt konkurrenskraftiga prestanda jämfört med den toppmoderna grafen neurala nätverk på semi-övervakade inlärningsriktmärke experiment, och överträffar neurala nätverk i aktiva inlärning experiment där etiketter är knappa. Modellen kräver inte heller några valideringsdata för ett tidigt stopp för att kontrollera övermontering. Vår modell kan ses som ett exempel på empirisk distributionsregression som vägs lokalt genom nätverksanslutning. Vi motiverar vidare den intuitiva konstruktionen av modellen med en Bayesian linjär modelltolkning där nodfunktionerna filtreras av en operatör relaterad till grafen Laplacian. Metoden kan enkelt implementeras genom att anpassa skalbara variationsalgoritmer för Gaussiska processer.
Därför föreslogs en graf Gaussian processes (GGP) metod, som är en data-effektiv Gaussian process modell och inte behöver stora valideringsdata REF.
Bayesian Semi-supervised Learning with Graph Gaussian Processes
{'venue': 'NeurIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}