May, 2017
使用高斯过程高效建模监督学习中的潜在信息
Efficient Modeling of Latent Information in Supervised Learning using
Gaussian Processes
TL;DR该研究介绍了一种新型模型，称为潜在变量多输出高斯过程 (LVMOGP)，该模型可以捕捉多种条件的潜在信息，实现在测试时对新条件的有效推广，并提出了高效的变分推断方法，该方法的计算复杂度低于稀疏高斯过程。研究表明，在多个任务中，LVMOGP 在合成和真实数据上表现优异，并比相关的高斯过程方法优异。