Imọ Itọsọna

Awọn ilana Gaussian

Ilana Gaussian jẹ iyipada, ọna ti kii ṣe parametric si awọn iṣẹ awoṣe ti o wa pẹlu awọn iṣiro aidaniloju ti a ṣe sinu.

2 min kakẹhin imudojuiwọn

Akopọ

O jẹ idiyele nigbati data ba tobi ati mọ bi o ṣe ni igboya awoṣe ṣe pataki bi asọtẹlẹ funrararẹ.

Jin Dive

Ilana Gaussian kan (GP) n ṣalaye pinpin iṣeeṣe lori awọn iṣẹ dipo ibamu awọn aye ti o wa titi. Ni deede, eyikeyi awọn aaye ipari ti o fa lati ọdọ GP kan tẹle pinpin Gaussian (deede) apapọ. O pato iṣẹ tumọ ati, pataki, isomọ tabi iṣẹ ekuro ti o ṣe koodu bi awọn abajade iru yẹ ki o jẹ fun awọn igbewọle nitosi. Lẹhin ti kondisona lori data ti a ṣe akiyesi, GP yoo pada kii ṣe iye asọtẹlẹ nikan ni aaye tuntun kọọkan ṣugbọn pinpin asọtẹlẹ ni kikun, fifun ni iwọn ati aarin igbẹkẹle calibrated ti o gbooro jinna si data naa. Yiyan ekuro, gẹgẹbi RBF didan (ipin onigun) tabi ekuro Matern rougher, n ṣakoso didan ati awọn iwọn gigun. Ijọpọ ti irọrun ati aidaniloju otitọ jẹ ki awọn GP jẹ apẹrẹ fun awọn iwe data kekere ati awọn adanwo gbowolori.

Imọ-imọ-ẹrọ

Asọtẹlẹ dinku si algebra laini lori matrix ekuro: itumọ ẹhin ati iyatọ wa lati yiyipada matrix covariance n-by-n ti a ṣe lati awọn igbewọle ikẹkọ. Iye owo iyipada yẹn lori aṣẹ ti akoko n-cubed, eyiti o fi opin si awọn GP alaigbọran si awọn aaye ẹgbẹrun diẹ. Awọn paramita bii iwọn gigun ati ipele ariwo ni igbagbogbo ni aifwy nipasẹ mimu iwọn o ṣeeṣe ala pọ si, eyiti o jẹ iwọntunwọnsi nipa ti ara data ibamu si idiju awoṣe.

Ipa Ilana

Iye owo ati isuna

Awọn ipinnu faaji ṣe awakọ iṣẹ ati idiyele iṣẹ fun awọn ọdun.

Awọn ipinnu diẹ sii

Ẹkọ imọ-ẹrọ ṣe iranlọwọ fun awọn ẹgbẹ lati yan akopọ to tọ, kii ṣe ọkan tuntun nikan.

Iṣakoso didara

Awọn yiyan imọ-ẹrọ to dara julọ dinku awọn iṣẹlẹ igbẹkẹle ni iṣelọpọ.

Ojo iwaju ti awọn ilana Gaussian

Awọn GP jẹ ẹrọ ti o wa lẹhin iṣapeye Bayesian, ọna boṣewa fun yiyi awọn hyperparameters ikẹkọ ẹrọ ati ṣe apẹrẹ awọn adanwo daradara. Iwadii ti nṣiṣe lọwọ fojusi iwọn iwọn wọn nipasẹ awọn isunmọ ṣoki nipa lilo awọn aaye idawọle ati itọkasi iyatọ sitokasitik, ati nipasẹ ikẹkọ ekuro ti o jinlẹ ti o ṣajọpọ awọn olutọpa ẹya ara eeyan pẹlu aidaniloju GP. Reti lilo idagbasoke ni awọn ẹrọ roboti, iṣawari imọ-jinlẹ, ati eto eyikeyi nibiti aidaniloju calibrated ati ṣiṣe data ju iwọn ipilẹ data aise lọ.

Real-World imuse

Iṣapejuwe Bayesian fun awọn hyperparameters awoṣe titunṣe pẹlu awọn idanwo diẹ

Awoṣe ati interpolating data aaye gẹgẹbi ilẹ tabi awọn ipele idoti

Surrogate awọn awoṣe ti o dari gbowolori ijinle sayensi tabi ina- adanwo

Asọtẹlẹ-akoko-akoko nibiti o ti nilo awọn aaye igbẹkẹle iwọntunwọnsi

Awọn ewu & Awọn ọna iṣọ

Ṣiṣepe ala-ilẹ kan le tọju awọn ailagbara eto ti o gbooro.

Awọn ohun elo amayederun ati awọn idiyele itọju nigbagbogbo ni aibikita.

Aabo ati awọn ela akiyesi le dagba bi awọn eto ṣe di eka sii.

Ilana Ilana imuse

1

Ṣetumo lairi, didara, ati awọn ibi-afẹde idiyele ṣaaju imuse.

2

Aṣepari labẹ ẹru ojulowo ati awọn ipo data.

3

Abojuto ohun elo fun awọn aṣiṣe, fiseete, ati ipa olumulo.

4

Mura ipadasẹhin pada ati awọn ipa ọna esi iṣẹlẹ ṣaaju iwọn.

Tesiwaju Ṣiṣawari

Free newsletter

Get the daily AI briefing

Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.

One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.

Test yourself

Take the Gaussian Processes quiz

Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.

Bẹrẹ adanwo

Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation

Awọn ibeere ti a beere nigbagbogbo

Kini awọn ilana Gaussian?

Ilana Gaussian jẹ iyipada, ọna ti kii ṣe parametric si awọn iṣẹ awoṣe ti o wa pẹlu awọn iṣiro aidaniloju ti a ṣe sinu. O jẹ idiyele nigbati data ko ṣoki ati mimọ bawo ni igboya awoṣe ṣe ṣe pataki bi asọtẹlẹ funrararẹ.

Ilana Gaussian kan n ṣalaye pinpin iṣeeṣe lori kini?

GP n gbe pinpin lori gbogbo awọn iṣẹ, nitorinaa eyikeyi awọn aaye ti o ni opin jẹ Gaussian lapapo.

Kini anfani akọkọ ti GP nfunni kọja asọtẹlẹ aaye kan?

Awọn GP dapada pinpin asọtẹlẹ ni kikun, nitorinaa o gba awọn aaye igbẹkẹle ti o gbooro nibiti data ko fọnka.

Ipa wo ni ekuro (iṣẹ iṣọpọ) ṣe ninu GP kan?

Ekuro n ṣalaye awọn ibamu laarin awọn aaye, awọn ohun-ini iṣakoso bii didan ati iwọn gigun ti iṣẹ awoṣe.

Kini idi ti Awọn ilana Gaussian boṣewa n tiraka pẹlu awọn ipilẹ data ti o tobi pupọ?

Ipilẹhin gangan nilo iyipada ti matrix covariance n-nipasẹ-n, eyiti o ṣe iwọn cubically pẹlu nọmba awọn aaye.

Bawo ni awọn hyperparameters GP gẹgẹbi iwọn gigun ti a maa n yan?

Imudara o ṣeeṣe alapin n ṣowo ni ibamu pẹlu data lodi si idiju awoṣe lati ṣeto awọn hyperparameters.