О способах введения регуляризации в регрессии на основе гауссовских процессов

Скачать account_balance Скачать insert_drive_file

Авторы:

Панов М.Е., Бурнаев Е.В., Зайцев А.А.

Издание:

Труды конф. Математические методы распознавания образов. 2012. С. 142–146.

Абстракт:

В работе предложен метод введения байесовской регуляризации на параметры ковариационной функции гауссовского процесса. В качестве априорных распределений параметров рассмотрены нормальное и гамма распределения. Применение разработанного метода к задаче восстановления неизвестной зависимости позволило заметно повысить качество аппроксимации, а также увеличить обобщающую способность и надежность алгоритма.

Ключевые слова: Оптимизация, Многокритериальная оптимизация, Аппроксимация, Гауссовские процессы

LinkedIn
VK

Контактная информация

location_on  117246, Москва, Научный проезд, д. 17, 15 этаж

phone  +7 (495) 669-68-15

mail_outline  info@datadvance.net

Связаться navigate_next