【高斯过程，神经网络】

【摘 要】 深度神经网络擅长函数逼近，但通常针对每个新函数从头开始训练。而贝叶斯方法（如高斯过程）利用先验知识在测试时快速推断新的函数形状，但高斯过程的计算成本很高，而且很难设计出合适的先验。在本文中，我们提出了结合了两者优点的条件神经过程 (CNP)。条件神经过程受到高斯过程等随机过程灵活性的启发，但其结构却类似于神经网络，并可以通过梯度下降进行训练。条件神经过程在仅观测少数训练数据点后就能够做出准确预测，同时可以扩展到复杂函数和大型数据集。我们展示了该方法在一系列机器学习任务上的性能和多功能性，包括回归、分类和图像补全。 【原 文】 Garnelo, M. et al. (2018) ‘Conditional neural processes’, in J. Dy and A. Krause (eds) Proceedings of the 35th international conference on machine learning. PMLR (Proceedings of machine learning research), pp. 1704–1713. A ...