May, 2018
异质多输出高斯过程预测
Heterogeneous Multi-output Gaussian Process Prediction
Pablo Moreno-Muñoz, Antonio Artés-Rodríguez, Mauricio A. Álvarez
TL;DR本文提出了一种新的多输出高斯过程扩展方法，用于处理异构输出，此方法使用向量值高斯过程先验来联合建模所有似然函数中的参数作为潜在函数，并以线性模型为核心的协同关系形式使用协方差函数；在假设潜在函数之间存在条件独立性并利用引导变量框架的前提下，我们能够获得易于处理的变分下界，适用于随机变分推理。最后我们在合成数据以及两个真实数据集上：人类行为研究数据集以及人口统计高维数据集中展示了该模型的性能。