Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Ядро ARD
Ядро с автоматическим определением релевантности (ARD), которое присваивает отдельную длину характеристики каждому измерению входа, позволяя гауссовскому процессу моделировать определить наиболее влиятельные переменные.
Спектральное смешанное ядро
Нестационарное ядро, построенное как взвешенная сумма стационарных базовых ядер с различными параметрами, позволяющее захватывать многошкальные структуры и локальные вариации в целевой функции.
Ядро с переменной длиной характеристики
Ядро, в котором параметры длины характеристики сами являются функциями входа, придавая лежащему в основе гауссовскому процессу свойство нестационарности для адаптации к изменяющимся локальным динамикам.
Ядро аддитивной структуры ковариации
Ядро, которое разлагает целевую функцию на сумму функций подмножеств измерений входа, используя аддитивную структуру для повышения эффективности оптимизации в многомерном пространстве.
Ядро глубокого гауссовского процесса
Неявное ядро, полученное в результате композиции нескольких гауссовских процессов, где выход одного слоя служит входом для следующего, позволяя моделировать сложные иерархические и нелинейные структуры.
Ядро искажения
Ядро, которое применяет нелинейное преобразование (искажение) к входам или выходам базового ядра, позволяя моделировать целевые функции с анизотропиями или сложными нестационарностями.
Ядро на основе ортогональных функций
Ядро, построенное на основе разложения в ряд ортогональных функций (например, полиномов Лежандра, тригонометрических функций), предлагающее повышенную интерпретируемость и лучшую экстраполяцию в некоторых контекстах.
Ядро Гиббса
Нестационарное ядро, где функция ковариации зависит от положения во входном пространстве, определённая через функцию локальной дисперсии и функцию локальной длины характеристики.
Ядро Бохнера
Ядро, стационарное по форме, определяется его спектральной плотностью через теорему Бохнера, предлагая теоретическую основу для разработки ядер с определенными частотными свойствами.
Графовое ядро
Ядро, определенное на структурированных данных в виде графов, измеряющее сходство между двумя графами путем подсчета общих подструктур (например, путей, деревьев, циклов), используемое для оптимизации в дискретных пространствах.
Ядро регрессии гауссовского процесса с множественными ядрами
Подход, в котором конечное ядро является линейной или нелинейной комбинацией нескольких базовых ядер, автоматически обучаемых на данных для захвата различных компонентов целевой функции.
Ядро локальной стационарности
Ядро, которое моделирует целевую функцию как локально стационарную в окрестностях входного пространства, с параметрами ковариации, медленно меняющимися, предлагая компромисс между гибкостью и интерпретируемостью.
Ядро ковариации с сингулярным разложением
Ядро, построенное путем выполнения сингулярного разложения (SVD) на начальной матрице ковариации, позволяющее снизить шум и захватить основные направления вариации целевой функции.
Ядро гетероскедастичности
Ядро, которое моделирует зависящую от входа дисперсию шума, необходимо для байесовской оптимизации, когда точность наблюдений целевой функции пространственно варьируется.
Ядро структуры ковариации Кронекера
Ядро, которое использует структуру произведения Кронекера в матрице ковариации, типичное для целевых функций на сетках или тензорах, снижая вычислительную сложность с O(N^3) до O(N).
Ядро регрессии с выпуклыми ядрами
Ядро, разработанное для наложения ограничения выпуклости (или вогнутости) на модель гауссовского процесса, используемое для оптимизации функций, известных как выпуклые, для улучшения сходимости.