Dec, 2014
大规模高斯过程回归的分层专家混合模型
Hierarchical Mixture-of-Experts Model for Large-Scale Gaussian Process Regression
Jun Wei Ng, Marc Peter Deisenroth
TL;DR我们提出了一个实用且可扩展的高斯过程模型，用于大规模非线性概率回归。我们的专家混合模型在概念上简单，并以分层方式重新组合计算，以对整个高斯过程进行近似。通过封闭形式和分布式计算，可以实现高效的大规模并行化，同时保持内存消耗较小。因此，我们的模型具有处理任意大小数据集的潜力，而无需明确的稀疏逼近。我们提供了强有力的实验证据，表明我们的模型可以应用于超过数百万个数据的大数据集。因此，我们的模型有可能为一般的大规模高斯过程研究打下基础。