2016-10-07 3 views
1

Я пытаюсь реализовать байесовскую оптимизацию с использованием регрессии процесса gauss, и я хочу сначала попробовать множественный выход GP.Существуют ли какие-либо программные средства, которые реализовали многопроцессорный процесс gauss?

Существует много программ, которые реализовали GP, как функция fitrgp в MATLAB и панели инструментов ooDACE.

Но я не нашел никаких доступных программ, которые реализуют так называемый множественный выходной GP, то есть модель процесса Гаусса, которая прогнозирует векторные функции.

Итак, есть ли какие-либо программные средства, которые реализовали несколько выходных gauss-процессов, которые я могу использовать напрямую?

ответ

1

Я не уверен, что мой ответ поможет вам, как вам кажется, искать библиотеки matlab.

Тем не менее, вы можете сделать совместное кригинг в R с помощью gstat. См. http://www.css.cornell.edu/faculty/dgr2/teach/R/R_ck.pdf или https://github.com/cran/gstat/blob/master/demo/cokriging.R для получения более подробной информации об использовании.

Недостаток инструментов для проведения cokriging частично связан с относительной сложностью его использования. Вам нужно больше допущений, чем для простого кригинга: в частности, моделирование зависимости между выводами cokriged через функцию кросс-ковариации (https://stsda.kaust.edu.sa/Documents/2012.AGS.JASA.pdf). Ковариационная матрица намного больше, и вам все равно нужно убедиться, что она положительно определена, что может стать довольно сложным в зависимости от ваших ковариационных функций ...

+0

Я знаю, что cokriging, реализация cokriging в toolbox ooDACE, но я не думаю, что это то, что я хочу. Насколько я понимаю, для cokriging существует только одна «скрытая черная функция», но у вас есть несколько оценщиков для этой функции, разные оценщики имеют разную точность и стоимость, поэтому вы можете использовать относительно дешевый оценщик для исправления точного, но дорогого evluator , – Alaya

+0

Да, cokriging может использоваться для этой так называемой «многорежимности», но также для прогнозирования (плотно) коррелированных выходов. Тогда что вам нужно, если вы не хотите кокригинга? – Pop

+0

Я ищу некоторую реализацию так называемой «Многозадачной байесовской оптимизации», упомянутой в http://papers.nips.cc/paper/5086-multi-task-bayesian-optimization, и, к счастью, я нашел ее в https://github.com/ebonilla/mtgp, но я также попробую co-kriging для сравнения. – Alaya

Смежные вопросы