When learning continuous dynamical systems with Gaussian Processes, computing trajectories requires repeatedly mapping the distributions of uncertain states through the distribution of learned nonlinear functions, which is generally intractable. Since sampling-based approaches are computationally expensive, we consider approximations of the output and trajectory distributions. We show that existing methods make an incorrect implicit independence assumption and underestimate the model-induced uncertainty. We propose a piecewise linear approximation of the GP model yielding a class of numerical solvers for efficient uncertainty estimates matching sampling-based methods.


翻译:在与高西亚进程学习连续动态系统时,计算轨迹需要反复通过通常难以解决的已学的非线性函数分布来绘制不确定状态分布图。由于基于抽样的方法计算成本很高,我们考虑产出和轨迹分布的近似值。我们显示,现有方法的隐含独立性假设不正确,低估了模型引起的不确定性。我们建议GP模型的片断线近似值,产生一组数字解析器,以便有效估算与基于抽样的方法相匹配的不确定性。

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