局部和全局稀疏高斯过程近似
〖摘 要〗高斯过程 (GP) 模型是可以用于回归、分类和其他任务的概率非参数模型。它们在大型数据集上存在计算困难的问题。在过去的十年中，已经开发了许多不同的近似来降低此成本。其中大部分方法可以被称为全局近似，因为它们试图通过一小组支撑点来总结所有训练数据。一种不同的方法是局部回归，其中许多局部专家占据自己的部分空间。在本文中，我们首先研究这些不同方法在哪些情况下会运作良好或失败。然后继续开发一种新的稀疏高斯过程近似，它是全局和局部方法的组合。从理论上讲，我们证明它是 Quinonero-Candela 和 Rasmussen [2005] 提出的稀疏高斯过程近似的自然扩展。我们在一些一维示例和一些大型现实世界数据集上展示了组合近似的好处。 〖原 文〗 Snelson, Edward, and Zoubin Ghahramani. “Local and Global Sparse Gaussian Process Approximations.” In Proceedings of the Eleventh International Conference on...