Jan, 2014

结构化时间序列的快速非参数聚类

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TL;DR本研究结合贝叶斯非参数模型高斯过程和狄利克雷过程，创新性地在高斯过程的基础上引入结构化时间序列数据模型，以及加速新型的狄利克雷过程变分推理算法，可用于优化我们的方差逼近。生物时间序列应用实例中，我们的模型更好地捕获了数据的显著特征，提高了与现有生物分类的一致性，同时推理算法提供了 EM 变分推理的两倍速度。
bayesian non-parametric modelsgaussian processdirichlet processstructured time-series datavariational inference
发现论文，激发创造
  • 高斯过程波动率模型

    使用高斯过程的贝叶斯方法预测金融数据中的时间变化方差，相较于标准模型，新模型具有更高的预测性能。

    Feb, 2014

  • 大数据的高斯过程

    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。

    Sep, 2013

  • 基于高斯过程和低维交互结构的二阶粒子动力学数据驱动模型选择

    本文通过数据驱动的方法，提出了一种基于粒子的模型，使用基于高斯过程的方法来对相互作用的动力学系统进行建模，并利用小型数据集证明了该方法在描述非线性动力学系统方面的有效性。

    Nov, 2023

  • MAD-Bayes: 基于 MAP 的渐近推导与贝叶斯

    应用小方差渐近方法直接处理贝叶斯非参数模型的后验概率，得到一种超越聚类的特征学习目标函数，并提出一些易于实现的新算法，这些算法的效果被实验结果验证。

    Dec, 2012

  • 变分高斯过程动态系统

    本文介绍了一种非线性概率变分方法 - 变分高斯过程动态系统来处理高维时间序列数据中的非线性降维问题，同时在潜空间中学习动态先验，并允许自动确定潜在空间的维数，该方法在人体运动捕捉数据集和一系列高分辨率视频序列上进行了演示。

    Jul, 2011

  • 使用随机梯度哈密顿蒙特卡罗推断深高斯过程

    本研究使用随机梯度哈密尔顿蒙特卡洛方法对深层高斯过程模型的非高斯后验分布抽样，提供了一种新的推断方法，成为 Deep Gaussian Processes 领域新的最优模型。

    Jun, 2018

  • 基于高斯过程的可扩展非参数贝叶斯点过程推断

    本文提出了第一个使用高斯过程的非参数贝叶斯模型，在不用网格化域或引入潜在稀化点的情况下对泊松点过程进行推断。我们设计了 MCMC 采样器，并展示了我们的模型在合成数据和实际数据上比竞争模型更快，更准确且生成的样本更少相关性。最后，我们证明我们的模型容易处理先前未考虑的数据规模。

    Oct, 2014

  • 深高斯过程的双随机变分推断

    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

  • ClusterCluster：针对狄利克雷过程混合模型的并行马尔科夫链蒙特卡罗算法

    本文介绍一种新型的 DP 重新参数化方法，该方法在聚类分析中广泛使用，能够实现 DP 的并行学习，从而提高了学习速度和效率，同时该方法不需要改变模型并且能够保持标准后验分布不变。

    Apr, 2013

  • 基于贝叶斯非参数的 k-means 聚类新算法再探

    本文从贝叶斯非参数的角度出发，重新审视了 k-means 聚类算法。通过分析 Dirichlet 过程混合物的 Gibbs 抽样算法，我们发现这个算法在极限下接近于硬聚类算法，可以优雅且单调地最小化一个类似 k-means 的聚类目标，包括对聚类数的惩罚。我们将这个方法推广到了多个数据集的聚类情况，并讨论了进一步的扩展，包括门槛特征向量的光谱松弛和在图中不需要固定聚类数的归一化割图聚类算法。

    Nov, 2011