Können Sie die wichtigsten Ideen des unüberwachten Lernens mit Gaußschen Prozessen vorstellen?
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Die nicht-geprüften Aggregate sind ein flexibles Werkzeug für die nicht-parametrische Analyse mit Unsicherheit. Unüberwachtes Lernen mit Gaußschen Prozessen ist eine Technik, die GPs verwendet, um Muster in Daten ohne explizite Überwachung zu lernen. Hier sind die wichtigsten Ideen des unüberwachten Lernens mit Gaußschen Prozessen: Entkomponieren von Signalen in Komponenten (Matrixfaktorisierungsprobleme) ist ein häufiges unüberwachtes Lernproblem. Principal Component Analysis (PCA) ist eine beliebte Technik für die Dekomponierung von Signalen. Das Ziel von PCA ist es, eine Reihe von orthogonalen Vektoren in einem Eingaberaum zu finden, die die maximale Menge an Variation in den Daten erfassen. GPs können verwendet werden, um PCA in einem Bayesischen Rahmen durchzuführen. Die Gaußschen Prozess Latent Variable (GP-LVM) bettet PCA in einem Gaußschen Prozessrahmen, wo die späte Eingaben gelernt werden können, und die Mapping-Variablen können integriert werden.
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