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

本文介绍了一种基于双随机变分推断的方法，用于深度高斯过程模型（Deep Gaussian processes）的推断。该方法能够有效地处理数百个到十亿个数据点的分类和回归任务，验证了其推断模型的实用性。

May, 2017

本文提出了一种变分高斯过程 (VGP) 方法，该方法是一种贝叶斯非参数变分方法，利用随机非线性映射生成近似后验样本，适应于复杂的后验分布，且通过学习随机映射的分布来使之适应于不同的复杂度，该方法在无监督学习中实现了最新的最佳结果。

Nov, 2015

本文提出一种新的变分高斯过程模型，将均值函数和协方差函数在再生核希尔伯特空间中表示，可通过随机梯度上升来求解，时间和空间复杂度仅与均值函数参数数量成线性关系，适用于大规模高斯过程模型和回归任务的求解。

Nov, 2017

提出了两种可扩展的高斯过程回归方法，通过应用变分推断和直接处理后验预测分布来改善模型预测不确定性。

Oct, 2019

本文介绍了通过变分诱导点框架对高斯过程分类模型进行缩放，超越基准测试数据的最新水平。重要的是，在实验中展示了该变分方法可以用于具有数百万数据点的大数据集的分类。

Nov, 2014

本文介绍了深度高斯过程模型，该模型可用于稀少数据的拟合，以及通过贝叶斯方法进行模型选择。

Nov, 2012

本文提出了一种贝叶斯方法，通过非标准变分推理框架在 GP-LVM 中近似积分出潜在变量，从而通过最大化解析较低下界的确切边缘似然来训练 GP-LVM，在学习非线性动态系统方面具有鲁棒性和自动选择非线性潜在空间维数的能力。

Sep, 2014

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

本论文使用了基于随机推理网络的镜像梯度下降算法来实现高斯过程模型的推理，该算法针对大规模数据的情况具有可扩展性和易实现性，并且在实验中取得了与现有稀疏变分高斯过程方法相当甚至更好的表现。

May, 2019