Vi introducerar den konvolutionella spektralkärnan (CSK), en ny familj av tolkningsbara och icke-stationära kärnor som härletts från konvolutionen av två imaginära radiella basfunktioner. Vi föreslår indatafrekvensspektrogrammet som ett nytt verktyg för att analysera icke-parametriska kärnor samt kärnan i djupa Gaussiska processer (DGP). När vi observerar spektrogrammets lins, kastar vi ljus över de djupa modellernas tolkningsbarhet, tillsammans med användbara insikter för effektiv inferens. Vi presenterar också skalbara variations- och stokastiska Hamiltonian Monte Carlo slutsatser för att lära sig rika, men ändå uttolkbara frekvensmönster från data med DGPs konstruerade via covariance funktioner. Empiriskt visar vi på simulerade och verkliga dataset att CSK extraherar meningsfulla icke-stationära periodiciteter.
Dessutom införde REF konvolutionsfilter till spektralkärnor och studerade len av spektrogram.
Learning spectrograms with convolutional spectral kernels
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}