matlab加噪声代码GPz
2.0
不确定和不完整数据的异方高斯过程
介绍
这是所描述的稀疏异方差高斯过程的matlab实现。
数据集被认为是由输入组成和目标输出,其中n是数据集中的样本数,d是输入的维数。
目标由输入函数生成
加上附加噪声:
。
这项工作的目的是找到最简单的函数,该函数在给定输入的情况下最大化观察目标输出的可能性。
径向基函数(RBF)
该模型优化了由m个径向基函数的线性组合生成的数据的概率。
在提出的解决方案中,RBF具有不同的方法,请参见图1,如下所示:
全局长度标度(GL):所有基础函数共享相同的长度标度。
可变长度标度(VL):每个基础都有特定的长度标度。
全局对角线(GD):所有基函数共享相同的对角协方差。
可变对角线(VD):每个基础都有特定的对角协方差。
全局协方差(GC):所有基函数共享相同的完全协方差。
可变协方差(VC):每个基础都有特定的完整协方差。
图1:在相同数据上使用不同数量的基函数(m)训练GPVL,GPVD和GPVC的结果。
椭圆表示RBF的学习协方差。
对数边际可能性显示在每个图上方(Almosallam,2017)
异方差噪声
该
2021-10-13 20:51:42
9.47MB
系统开源
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