Gaussian processer (GPs) är ett bra val för funktion approximation eftersom de är flexibla, robusta för övermontering, och ger väl kalibrerad prediktiv osäkerhet. Djup Gaussiska processer (DGP) är flera lager generaliseringar av GPs, men slutsatsen i dessa modeller har visat sig utmanande. Befintliga metoder för att dra slutsatser i DGP-modeller antar ungefärliga baksidor som tvingar till oberoende mellan skikten, och fungerar inte bra i praktiken. Vi presenterar en dubbelt stokastisk variationalgoritm som inte tvingar fram självständighet mellan lager. Med vår metod för slutsatser visar vi att en DGP-modell kan användas effektivt på data i storlek från hundratals till en miljard punkter. Vi ger starka empiriska belägg för att vårt inferenssystem för DGP fungerar bra i praktiken i både klassificering och regression.
Vår ram antar också ett stochastic variational inference system REF.
Doubly Stochastic Variational Inference for Deep Gaussian Processes
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}