Vi föreslår icke-stationära spektralkärnor för Gaussian process regression. Vi föreslår att modellera den spektral densiteten av en icke-stationär kärna funktion som en blandning av input-beroende Gaussian process frekvenstäthet ytor. Vi löser den generaliserade Fouriertransform med en sådan modell, och presenterar en familj av icke-stationära och icke-monotoniska kärnor som kan lära sig input-beroende och potentiellt långa, icke-monotoniska kovarianser mellan ingångar. Vi härleder effektiv slutledning med hjälp av modellblekning och marginaliserade posterior, och visar med fallstudier att dessa kärnor är nödvändiga när modellering även ganska enkla tidsserier, bild eller geospatial data med icke-stationära egenskaper.
Mer nyligen, icke-stationära spektralkärnor modellering input-beroende Gaussian process frekvenstäthet ytor har införts i REF.
Non-Stationary Spectral Kernels
{'venue': 'Advances in Neural Information Processing Systems 30 (2017), 4642-4651', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}