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

高斯过程回归模型在现代统计学和机器学习中成为一个核心主题，然而在大规模样本中，要得到精确的后验结果是计算上不可行的，因此我们分析了概率数值方法中一类最近提出的近似算法，结合数值分析和 Kernel 矩阵的谱浓度结果得到了极小化收缩速率的理论结果，通过数值实验验证了我们的理论发现。

Jun, 2024

本文提出了使用高斯过程模型来进行非参数回归，分类等任务，通过使用马尔科夫链方法对高斯过程的协方差函数的超参数进行采样，可以发现数据的高级特性并实现预测响应所需输入的相关性。

Jan, 1997

本文介绍了两种基于低秩协方差矩阵逼近的并行高斯过程回归方法，这两种方法可以将计算负载分布在并行机器之间以达到时间效率和可伸缩性，并经过理论分析证明了这些方法的预测性能等价于一些集中式的近似高斯过程回归方法，并且在两个真实数据集上的实证评估表明我们的并行高斯过程回归方法比其集中式对应物和全高斯过程方法具有更高的时间效率和可伸缩性，同时实现与全高斯过程方法相当的预测性能。

Aug, 2014

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

本文提出了一种用于高斯过程建模的新方法，其中计算要求随着数据集的大小呈线性比例增长，与天文时间序列数据的应用作为例子，演示了此方法可用于概率推断星体旋转周期、星震振荡谱和凌星行星参数等问题，具有快速、可解释、可适用于天文数据分析和其他领域等优点。

Mar, 2017

本文介绍了一种高效、可扩展的高斯过程（MSGP）的框架及其初步结果，该框架采用了 Kronecker 乘积和 Toeplitz 矩阵的分解并采用循环矩阵的近似，将 GP 的时间复杂度降至 O (n)，测试点的预测时间复杂度降至 O (1)。

Nov, 2015

本文提出了一种基于 Gr"obner bases 算法构建满足线性微分方程的多输出高斯过程先验分布的方法，并将其应用于物理、地球数学和控制等多个领域，将随机学习和计算机代数学相结合，实现了噪声观测和精密计算的结合。

Jan, 2018

本文提出了一种通用框架来理解高斯过程回归中点估计和同时贝叶斯可信区间的频率覆盖率，并通过最优化的变量证明了高斯过程回归具有最小化相对于最高模数的后收缩率。

Aug, 2017

通过研究共轭梯度法的容差、预处理器秩和 Lanczos 分解秩，挖掘了基于迭代方法的一般性高斯过程学习中数值不稳定性和测试似然度差异的问题，并在使用小的共轭梯度法容差（ε≤0.01）和大的分解大小（r≥5000）以及 L-BFGS-B 优化器时，提供了简单的纠正建议，同时减少梯度更新次数达到收敛。

Dec, 2021