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ARD核
自动相关性确定核，为每个输入维度分配不同的长度尺度，使高斯过程模型能够识别最有影响的变量。
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谱混合核
非平稳核，构建为具有不同参数的平稳基核的加权和，能够捕获目标函数中的多尺度结构和局部变化。
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变长度尺度核
长度尺度参数本身是输入函数的核，赋予底层高斯过程非平稳特性以适应变化的局部动态。
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加性协方差结构核
将目标函数分解为输入维度子集函数之和的核，利用加性结构提高高维优化效率。
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深度高斯过程核
由多个高斯过程组合产生的隐式核，其中一层的输出作为下一层的输入，能够建模复杂的层次和非线性结构。
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扭曲核
对基核的输入或输出应用非线性变换（扭曲）的核，能够建模具有复杂各向异性或非平稳性的目标函数。
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正交函数基核
基于正交函数展开（如勒让德多项式、三角函数）构建的核，在某些情境下提供更高的可解释性和更好的外推能力。
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吉布斯核
协方差函数依赖于输入空间位置的非平稳核，通过局部方差函数和局部长度尺度函数定义。
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Bochner核
通过Bochner定理由其谱密度确定形式的平稳核，为设计具有特定频率特性的核提供了理论框架。
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图核
定义在图结构数据上的核，通过计算共同子结构（如路径、树、环）来度量两个图之间的相似性，用于离散空间上的优化。
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多核高斯过程回归核
最终核是多个基础核的线性或非线性组合的方法，从数据中自动学习以捕获目标函数的不同分量。
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局部平稳核
将目标函数建模为在输入空间邻域内局部平稳的核，其协方差参数缓慢变化，在灵活性和可解释性之间提供折衷。
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奇异值分解协方差核
通过对初始协方差矩阵执行奇异值分解（SVD）构建的核，能够减少噪声并捕获目标函数变化的主要方向。
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异方差核
建模依赖于输入的噪声方差的核，当目标函数观测精度在空间上变化时，对贝叶斯优化至关重要。
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Kronecker协方差结构核
利用协方差矩阵中Kronecker乘积结构的核，适用于网格或张量上的目标函数，将计算复杂度从O(N^3)降低到O(N)。
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凸核回归核
设计用于对高斯过程模型施加凸性（或凹性）约束的核，用于优化已知为凸函数的情况以改善收敛性。
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