【NeurIPS 2021教程】UFC-César Lincoln C教授:<高斯过程>来龙去脉,216页ppt

2021 年 12 月 9 日 专知

【导读】NeurIPS,全称神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems),作为关于机器学习和计算神经科学的国际会议,每年固定在12月举行,由NIPS基金会主办。NeurIPS是机器学习领域的顶级会议 ,是神经计算方面最好的会议之一 。在中国计算机学会的国际学术会议排名中,NeurIPS为人工智能领域的A类会议。NeurIPS 2021于12月6日-12月14日在加拿大蒙特利尔采用线上线下结合的方式举办











高斯过程艺术

高斯过程(GP)是用于连续函数的贝叶斯非参数模型,它允许不确定性量化、可解释性和专家知识的整合。在过去的十年里,高斯过程的理论和实践蓬勃发展,研究人员研究了基于高斯过程模型的表现力和效率,实践者将它们应用到过多的学科中。本教程介绍了使用GPs的数据建模的基础理论和现代发展,接下来一步一步的直观展示插图和现实世界的例子。教程将从强调GP模型的构建块开始,然后移动到内核函数的选择,有效的训练策略和非高斯扩展。本教程的第二部分将展示更近期的进展,如潜在变量模型、深度GPs、当前内核设计的趋势以及GPs和深度神经网络之间的联系。我们希望通过这次展示经典和当代高斯过程工作的展示,激发参与者将高斯过程融入到他们的应用中,激励他们继续学习,并为该领域的当前发展做出贡献。。


https://nips.cc/Conferences/2021/Schedule?showEvent=21890




专知便捷查看

便捷下载,请关注专知公众号(点击上方蓝色专知关注)

  • 后台回复“GP216” 就可以获取【NeurIPS 2021教程】UFC-César Lincoln C教授:<高斯过程>来龙去脉,216页ppt》专知下载链接

专知,专业可信的人工智能知识分发 ,让认知协作更快更好!欢迎注册登录专知www.zhuanzhi.ai,获取5000+AI主题干货知识资料!


欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群,获取最新AI专业干货知识教程资料和与专家交流咨询
点击“ 阅读原文 ”,了解使用 专知 ,查看获取5000+AI主题知识资源
登录查看更多
1

相关内容

高斯过程(Gaussian Process, GP)是概率论和数理统计中随机过程(stochastic process)的一种,是一系列服从正态分布的随机变量(random variable)在一指数集(index set)内的组合。 高斯过程中任意随机变量的线性组合都服从正态分布,每个有限维分布都是联合正态分布,且其本身在连续指数集上的概率密度函数即是所有随机变量的高斯测度,因此被视为联合正态分布的无限维广义延伸。高斯过程由其数学期望和协方差函数完全决定,并继承了正态分布的诸多性质
【UAI2021教程】贝叶斯最优学习,65页ppt
专知会员服务
63+阅读 · 2021年8月7日
【NeurIPS 2020】近似推断进展,272页ppt
专知会员服务
32+阅读 · 2020年12月11日
【NeurIPS 2020】深度学习的不确定性估计和鲁棒性
专知会员服务
49+阅读 · 2020年12月8日
【ICML2020Tutorial】机器学习信号处理,100页ppt
专知会员服务
109+阅读 · 2020年8月15日
【MLSS2020】最新《深度学习基础》视频讲解,42页ppt
专知会员服务
46+阅读 · 2020年8月5日
【XAUTOML】可解释自动机器学习,27页ppt
专知
5+阅读 · 2021年4月23日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
35+阅读 · 2021年1月27日
Cold-start Sequential Recommendation via Meta Learner
Arxiv
14+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
25+阅读 · 2018年8月19日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员