本文提出了一种将高斯过程映射到基于 B 样条基函数的一组函数上的新的跨域变分高斯过程。该方法的关键优势在于 B 样条基函数具有紧凑支持，可以采用稀疏线性代数来加速矩阵运算并显着减少内存占用，从而实现高效地对快速变化的空间现象进行建模，涉及数万个感应变量。

Apr, 2023

本文针对大数据的稀疏高斯过程模型的一类不同于现有方法的低秩 GP 逼近模型展开研究，提出了基于稀疏频谱 GP 模型的随机变分贝叶斯框架，该框架结合贝叶斯方法处理频率谱避免过拟合，利用本地数据提高预测性能，并利用参数化技巧使得所得到的随机梯度具有线性结构，从而提高了稀疏 GP 模型的性能。实验结果表明，我们的模型优于现有的 SGP 模型的实现方法。

Nov, 2016

本文介绍了一种新的稀疏变分逼近高斯过程的解释，使用感应点可以比以前的方法更具有可扩展性。它基于将高斯过程分解为两个独立过程的和： 一个由有限势基感应点并跨越另一个捕获其余变化。我们表示，这种表达重新获得了现有的逼近值，并且同时允许获得较紧的较低边界和新的随机变分推理算法。我们展示了这些算法的效率，从标准回归到使用（深入）卷积高斯过程的多类分类，并在 CIFAR-10 中报告了完全基于 GP 的模型的最新结果。

Oct, 2019

本文提出了结合 inducing points 和 state-space formulation 的方法，并给出了相应的 varitational parameterisation 公式，该方法在深度高斯过程模型中的应用效果明显。

Jan, 2020

该研究提出了一种新的互域变分高斯过程模型，使用球谐表示法将数据映射到单位超球面上，并采用类似变分傅里叶特征的推理方案，这使得模型能够在保持最先进准确度的同时，比标准稀疏高斯过程模型快出两个数量级拟合具有 600 万个条目的回归模型，并在具有非共轭似然函数的分类问题上展现出有竞争力的性能。

Jun, 2020

研究了高斯过程深度生成模型中的氐变量的稀疏高斯过程近似的问题，并提出了一种基于部分推理网络的稀疏高斯过程变分自编码器，从而使得稀疏高斯过程能处理多维度的时空数据中缺失的数据，并提高模型的计算效率。

Oct, 2020

本论文介绍了一种基于稀疏高斯过程回归和潜变量模型的重新参数化变分推断方法，可以有效解决大规模数据集下高斯过程模型的可扩展性问题，并在飞行数据和 MNIST 数据集上证明了其优越性。

Feb, 2014

本文我们提出了 SigGPDE，它是一个新的可扩展的稀疏变分推理框架，用于处理序列数据上的高斯过程。我们的贡献有两个方面：首先，我们构造了诱导变量来支撑稀疏近似，使得得到的证据下限 ELBO 不需要任何矩阵求逆；其次，我们展示了 GP 签名核的梯度是一个双曲型偏微分方程（PDE）的解，这一理论洞见使我们能够构建一个有效的反向传播算法来优化 ELBO。通过展示 SigGPDE 相对于现有方法的显着计算收益，同时在多达 1 百万个多元时间序列的大型数据集上实现最先进的分类任务性能。

May, 2021

本研究介绍了一种用于流体力学代理建模的高效稀疏高斯过程（E-SGP）算法，它结合了高效高斯过程（E-GP）和变分能量自由稀疏高斯过程（VEF-SGP）的概念，通过指定诱导点和使用 Kronecker 乘积，显著提高了计算效率。 E-SGP 算法在可伸缩性和模型质量方面优于 E-GP，在流体力学问题中，E-SGP 是一个更具潜力的选择，具有可比较的准确度但更高的计算效率。

Dec, 2023

本文提出了一种新的基于高斯过程概率模型的流数据部署方法，包括学习超参数和优化伪输入位置，并使用合成和真实数据集进行评估。

May, 2017