Temps sonde sersant avec des réseaux neurrials bayésiens de la composition

Autobnn est basé sur un doubler diligent Recherche C’est au cours de la dernière décennie a donné une précision prédictive de l’Ieeld en modélisant le temps Serge Serge Sheries en utilisant le GPS noyau Structures. La fonction du noyau de GP code pour les assumations sur la fotation que le produit étant modéré, Sich Asch la pressée de Treens, Périodicité ou Nise. Avec des noyaux GP appris, la fonction du noyau est un détecteur de composition: ithy est éther un celnel de base Linéaire, Quadratique, Pérididique, Matérics ou Exontinant exonctionnelt ou un composite Ceci combine des fonctions de twe ou plus de noyau à l’aide d’opérateurs san Ajout, MultiplicationOU Changleint. Ce structure de noyau composé sert un violet perliqué lié aux particules. Premièrement, il est simple en éveillez ce qui est des données Ann Ann Expout, mais nécessaires sur le GPS, peut tononuc Prios. Deuxièmement, des techniques comme Sequenti Monte Carlo Peut être utilisé pour les recherches de déprète sur de petites structures et peut produire des résultats interprétables.

AutoBnn iprove upone una idas, remplaçant le GP par Réseaux de neurones bayésiens (BNNS) Wieie conservant la structure du noyau de la composition. Un BNN est un réseau nutal avec une distribution sur des poids plutôt qu’un ensemble fixe de poids. Cette se déroule de la distribution de la distribution, capturant l’incertatisme dans les prédictions. BNNS apporte des avancées suivantes sur le GPS: Premièrement, la formation de Langeths et les algorithmes de formation traditionnels dans la série chronologique. Dans les conformes, pour la largeur fixe, la formation de BNN sera approximativement linéaire dans le nombre de points de données. Deuxièmement, bnns les gardés eux-mêmes Tu Acfection matérielle que les opérations de formation GP. Troisièmement, les BNN composituels peuvent être facilement combinés avec BNN profondément traditionnelqui ont une thèse à faire pour découverte. On pourrait imaginer des arkectures « hybrides », ou des speerssss speufy de la structure de haut niveau de Ajouter(Linéaire, Pérididique, Profond), et le dep bnn est laissé pour apprendre les informations covariables contribuables.

Comment pourrait traduire GP traduire la composition GP Tiga de Bnn Thles Le réseau neuronal 19 à une seule couche convergera généralement vers GP comme le nombre de neurones (ou « largeur ») Geses à l’infini. Plus récemment, les chercheurs ont Découvert A corsondencee dans l’autre sens – mère populaire GP graines (Schy comme Mathers, Exonéré Quadratique, Polynôme ou Pérididique) La canne à être obtenue comme BNN à vie infime Foremore, Thke bnns rappelle CLANE à l’événement GP de Coryeponding La largeur est à vraiment remercier. Pour une facilité, les chiffres ci-dessous montrent la diffrrénice dans le Covariance Entre les seaux d’observations, et régression Résultats du vrai GPS et de leurs versions de réseau neuronal de largeur-10 correspondant.