Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Ковариационная функция
Ядерная функция, определяющая корреляцию между двумя точками входа в гауссовском процессе, определяющая регулярность и структуру моделируемой функции.
Ядро Матерна
Семейство ковариационных функций, параметризуемых фактором шероховатости ν, обеспечивающее тонкий контроль над дифференцируемостью моделируемого гауссовского процесса.
Ядро RBF (Гауссово)
Базовая радиальная ковариационная функция, бесконечно дифференцируемая, предполагающая очень гладкие функции и широко используемая для стандартных гауссовских процессов.
Гиперпараметры ядра
Параметры ковариационной функции (такие как длина шкалы и дисперсия), которые контролируют поведение гауссовского процесса и оптимизируются методом максимального правдоподобия.
Длина шкалы
Гиперпараметр ядра, определяющий расстояние, на котором точки входа коррелируют, контролируя изменчивость функции, моделируемой гауссовским процессом.
Дисперсия сигнала
Гиперпараметр ядра, представляющий вертикальное стандартное отклонение моделируемой функции, контролирующий среднюю амплитуду флуктуаций гауссовского процесса.
Шум наблюдений
Параметр σ², моделирующий неопределенность наблюдений, добавленный к диагонали ковариационной матрицы для управления зашумленными данными в гауссовских процессах.
Прогнозирование условным распределением
Вычисление апостериорного распределения гауссовского процесса в новой точке, обусловленное существующими наблюдениями для обеспечения прогнозируемого среднего и дисперсии.
Максимизация правдоподобия и свидетельства
Процедура оптимизации гиперпараметров гауссовского процесса путем максимизации маргинальной логарифмической правдоподобности наблюдаемых данных согласно модели.
Теорема Кархунена-Лоэва
Разложение гауссовского процесса в ряд ортогональных функций с независимыми гауссовскими коэффициентами, позволяющее компактное представление процесса.
Ядро скалярного произведения
Функция ковариации k(x,x') = σ² + xᵀx', используемая для моделирования линейных или полиномиальных функций в гауссовских процессах.
Глубокий гауссовский процесс
Расширение гауссовских процессов, в котором функция ковариации сама параметризуется нейронной сетью, что позволяет создавать сложные нестационарные модели.
Разреженный гауссовский процесс
Вычислительная аппроксимация, использующая индуцирующие точки для уменьшения кубической сложности O(n³) стандартных гауссовских процессов на больших наборах данных.
Разложение Холецкого
Факторизация матрицы ковариации K = LLᵀ, используемая для эффективного решения линейных систем и вычисления логарифмической правдоподобности в гауссовских процессах.