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Sep, 2013
大数据的高斯过程
Gaussian Processes for Big Data
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James Hensman, Nicolo Fusi, Neil D. Lawrence
TL;DR
介绍了一种基于随机变分推断方法的高斯过程模型，该方法使高斯过程模型能够应用于包含数百万数据点的数据集，并在需要执行变分推断的情况下，演示了如何将高斯过程分解为依赖于一组全局相关的引出变量的方法，并将其扩展到基于高斯过程的潜变量模型和具有非高斯似然度的模型。作者在简单玩具问题和两个真实数据集上展示了这种方法。
Abstract
We introduce
stochastic variational inference
for
gaussian process models
. This enables the application of Gaussian process (GP) models to data sets containing millions of data points. We show how GPs can be vari
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