প্রশ্ন ট্যাগ «gaussian-process»

পটভূমি এবং সমস্যা আমি রিগ্রেশন এবং পরবর্তী বায়েশিয়ান অপটিমাইজেশন (বিও) এর জন্য গাউসিয়ান প্রসেসেস (জিপি) ব্যবহার করছি। রিগ্রেশনের জন্য আমি বেশ কয়েকটি কাস্টম-মেড মডিফিকেশন সহ এমএটিএলবির জন্য জিপিএমএল প্যাকেজটি ব্যবহার করি , তবে সমস্যাটি সাধারণ। এটি একটি সুপরিচিত সত্য যে দুটি প্রশিক্ষণের ইনপুট যখন ইনপুট স্পেসের খুব কাছাকাছি থাকে, তখন …

12 regression  covariance-matrix  gaussian-process  bayesian-optimization 

আমি বিশ্বাস করি যে একটি গাউসিয়া প্রক্রিয়া (জিপি) এর ডেরাইভেটিভ অন্য একটি জিপি, এবং তাই আমি জানতে চাই যে কোনও জিপি এর ডেরিভেটিভের পূর্বাভাস সমীকরণের জন্য বন্ধ ফর্ম সমীকরণ আছে কিনা? বিশেষত, আমি স্কোয়ার্ড এক্সফোনেনিয়াল (যাকে গাউসীয়ও বলা হয়) কোভারিয়েন্স কার্নেলটি ব্যবহার করছি এবং গাউসিয়ান প্রক্রিয়াটির ডেরাইভেটিভ সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করা …

12 stochastic-processes  gaussian-process  derivative 

আমি ক্রস-বৈধতার পরিবর্তে ডেটার প্রান্তিক স্বাচ্ছন্দ্যকে সর্বোচ্চ করে প্যারামিটারগুলির সাথে একটি এআরডি কার্নেল দিয়ে গাউসিয়ান প্রক্রিয়াটি প্রশিক্ষণ দিচ্ছি। আমি সন্দেহ করি যে এটি অত্যধিক মানানসই। আমি কীভাবে এই সন্দেহটিকে বায়েশীয় প্রসঙ্গে পরীক্ষা করতে পারি?

12 machine-learning  cross-validation  gaussian-process 

গাউস প্রক্রিয়াটি ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়েছে, বিশেষত অনুকরণে। জানা গেছে যে গণনার চাহিদা বেশি ( )।0 ( এন)3)0(n3)0(n^3) কী তাদের জনপ্রিয় করে তোলে? তাদের প্রধান এবং লুকানো সুবিধা কি? কেন তারা প্যারাম্যাট্রিক মডেলের পরিবর্তে ব্যবহার করা হয় (প্যারামেট্রিক মডেল দ্বারা আমি বলতে চাই লিনিয়ার লিনিয়ার রিগ্রেশন যার মধ্যে ইনপুট বনাম আউটপুট …

11 gaussian-process 

আমি রিগ্রেশনের জন্য গাউসিয়া প্রক্রিয়া (জিপি) ব্যবহার করছি। আমার সমস্যাটিতে এটি দুটি বা ততোধিক ডেটা পয়েন্টের জন্য একেবারেই সাধারণ একে অপরের সাথে অপেক্ষাকৃত দৈর্ঘ্যের কাছে সমস্যার স্কেল। এছাড়াও, পর্যবেক্ষণগুলি অত্যন্ত গোলমাল হতে পারে। গণনাগুলির গতি বাড়ানোর জন্য এবং পরিমাপের নির্ভুলতার উন্নতি করার জন্য, একে অপরের নিকটে থাকা পয়েন্টগুলির ক্লাস্টারগুলিকে একীভূত …

11 regression  machine-learning  gaussian-process 

আমি একটি Brownian ট্যুরের প্রক্রিয়া (ক ব্রোমিন যে সবসময় ইতিবাচক হতে নিয়ন্ত্রিত হয় যখন ভান চাই থেকে এ )। যেহেতু একটি ব্রাউনিয়ান ভ্রমণের প্রক্রিয়াটি একটি ব্রাউনিয়ান সেতু যা সর্বদা ইতিবাচক হওয়ার শর্তযুক্ত, তাই আমি ব্রাউনিয়ান ব্রিজ ব্যবহার করে একটি ব্রাউনিয়ান ভ্রমণের গতি অনুকরণ করার আশা করছিলাম।0 টি = 10<t<10<t<10 \lt …

11 r  gaussian-process  brownian 

আমি আমার বিশ্ববিদ্যালয়ে এমএল করছি, এবং প্রফেসর প্রত্যাশা (ই) শব্দটি উল্লেখ করেছিলেন, যখন তিনি গাউস প্রক্রিয়া সম্পর্কে কিছু বিষয় আমাদের ব্যাখ্যা করার চেষ্টা করছিলেন। তবে তিনি যেভাবে এটি ব্যাখ্যা করেছেন, সেখান থেকে আমি বুঝতে পেরেছিলাম যে E অর্থ হিসাবে একই μ μ আমি কি ঠিক বুঝতে পেরেছি? যদি এটি একই …

11 machine-learning  gaussian-process  linear-algebra 

আমি স্ট্রিমের মাধ্যমে একে একে এসে পৌঁছে এমন ডেটার পয়েন্টগুলির উপর স্লাইডিং উইন্ডো ব্যবহার করে একটি বর্ধিত গাউস প্রক্রিয়া রিগ্রেশন প্রয়োগ করতে চাই। দিন ঘddইনপুট স্পেসের মাত্রিকতা বোঝান। সুতরাং, প্রতিটি তথ্য পয়েন্টএক্সআমিxix_i হয়েছে ঘdd উপাদান সংখ্যা। দিন এনnn স্লাইডিং উইন্ডোর আকার হতে হবে। ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য, আমার গ্রাম ম্যাট্রিক্সের বিপরীতটি …

11 regression  covariance  gaussian-process  linear-algebra  online 

[ক, খ] এর উপর যে কোনও ধারাবাহিক ক্রিয়াকলাপ, যেখানে ক এবং খ প্রকৃত সংখ্যা, সেখানে গাউসিয়া প্রসেসিস (রিগ্রেশন) দ্বারা আনুষ্ঠানিকভাবে বা নির্বিচারে ফাংশনের (কিছু আদর্শে) কাছাকাছি থাকতে পারে?

10 gaussian-process  approximation 

ক্রিগিং এবং গাউসিয়ান প্রক্রিয়াগুলির মধ্যে পার্থক্য কী তা বুঝতে আমার খুব কষ্ট হচ্ছে। আমার অর্থ উইকি বলে যে তারা একই তবে তাদের পূর্বাভাসের সূত্রগুলি এত আলাদা। কেন তাদের অনুরূপ বলা হয় আমি কিছুটা বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি। ব্যাখ্যা?

10 gaussian-process 

সময়ের সাথে সাথে আনুমানিক পরিবর্তনের জন্য যখন ফাংশনটি চেষ্টা করছি তখন গাউসিয়ান প্রক্রিয়া রিগ্রেশন করার জন্য ভাল কৌশলগুলি কী কী? আমার মনের দিকে ছড়িয়ে পড়ার মতো নিষ্পাপ দৃষ্টিভঙ্গি হ'ল রিগ্রেশন সঞ্চালনের জন্য কেবলমাত্র এন এর সাম্প্রতিক ডেটা পয়েন্টগুলি ব্যবহার করা। আরও ভাল কৌশল কি?

10 regression  online  gaussian-process 

আমি অনলাইন ভিডিও এবং লেকচার নোটগুলি থেকে গাউসীয় প্রক্রিয়া সংক্ষিপ্তকরণ সম্পর্কে শিখছি, এটি সম্পর্কে আমার ধারণাটি হ'ল আমরা যদি পয়েন্ট সহ একটি ডেটাসেট রাখি তবে আমরা ধরে নিই যে ডাইমেনশনাল মাল্টিভারিয়েট গাউসিয়ান থেকে ডেটা নমুনা করা হয়েছে । সুতরাং আমার প্রশ্নটি সেই ক্ষেত্রে যেখানে 10 মিলিয়ন এর মধ্যে 10 কি …

10 machine-learning  probability  inference  gaussian-process  multivariate-regression 

উচ্চ পর্যায়ের ডেটা সেটগুলিতে কাউকে গাউসিয়ান প্রক্রিয়া রিগ্রেশন (জিপিআর) প্রয়োগ করার কোনও অভিজ্ঞতা আছে কিনা তা দেখতে চেয়েছিলেন। আমি কয়েকটি বিচ্ছিন্ন জিপিআর পদ্ধতিতে (যেমন স্পার্স সিউডো-ইনপুটস জিপিআর) সন্ধান করছি যা উচ্চ মাত্রিক ডেটা সেটগুলির জন্য কী কাজ করতে পারে তা দেখতে আদর্শভাবে বৈশিষ্ট্য নির্বাচন প্যারামিটার নির্বাচন প্রক্রিয়ার অংশ part কাগজপত্র …

10 machine-learning  predictive-models  large-data  gaussian-process 

আমি এই কাগজের প্রিপ্রিন্টটি পড়ছি , এবং গাউসিয়ান প্রক্রিয়া রিগ্রেশন সম্পর্কিত সমীকরণগুলি আবিষ্কার করার পরে আমার সমস্যা হচ্ছে। তারা রাসমুসেন এবং উইলিয়ামসের সেটিং এবং স্বরলিপি ব্যবহার করে । সুতরাং, সংযোজনীয়, শূন্য-গড়, স্থির এবং সাধারণত বিতরণ শব্দটি বৈকল্পিক ধরে নেওয়া হয়:σ2noiseσnoise2\sigma^2_{noise} y=f(x)+ϵ,ϵ∼N(0,σ2noise)y=f(x)+ϵ,ϵ∼N(0,σnoise2)y=f(\mathbf{x})+\epsilon, \quad \epsilon\sim N(0,\sigma^2_{noise}) শূন্য গড়ের সাথে এক জিপি আগে …

9 regression  bayesian  gaussian-process 

আমি গাউসিয়া প্রক্রিয়া রিগ্রেশনটির জন্য কিছু অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করার চেষ্টা করছিলাম, তাই চেষ্টা করার জন্য আমি একটি সাধারণ 1 ডি খেলনা সমস্যা তৈরি করেছিলাম। আমি নিলামxi={1,2,3}xi={1,2,3}x_i=\{1,2,3\} ইনপুট হিসাবে এবং yi={1,4,9}yi={1,4,9}y_i=\{1,4,9\}প্রতিক্রিয়া হিসাবে। ('অনুপ্রাণিত' থেকে)y=x2y=x2y=x^2) রিগ্রেশনটির জন্য আমি একটি স্ট্যান্ডার্ড স্কোয়ারড এক্সফোনেনশিয়াল কার্নেল ফাংশন ব্যবহার করেছি: k(xp,xq)=σ2fexp(−12l2|xp−xq|2)k(xp,xq)=σf2exp⁡(−12l2|xp−xq|2)k(x_p,x_q)=\sigma_f^2 \exp \left( - \frac{1}{2l^2} \left|x_p-x_q\right|^2 …

9 regression  gaussian-process