Jan, 2024
一个判别性贝叶斯高斯过程潜变量模型用于高维数据
A Discriminative Bayesian Gaussian Process Latent Variable Model for High-Dimensional Data
Navid Ziaei, Behzad Nazari, Ali Yousefi
TL;DR我们提出了一种新的非参数建模方法 LDGD，利用高斯过程（GP）将高维数据映射到潜在的低维流形，通过推断潜变量来有效捕捉数据中的不确定性，提高了模型的预测准确性和鲁棒性。LDGD 不仅能准确地推断流形，而且在预测标签方面的准确性也超过了现有的方法。我们还通过引入诱导点来降低大型数据集中高斯过程（GP）的计算复杂度，实现了批处理训练，提高了处理大规模数据集的效率和可扩展性。此外，我们证明了 LDGD 在预测有限的训练数据标签方面的较高准确性，突显了它在数据可用性受限的场景中的效率和有效性。这些特点为高维数据分析中非参数建模方法的发展奠定了基础，特别是对于高维且复杂的数据领域。