Preguntas y respuestas sobre criptomonedas
¿Cuáles son los inconvenientes del proceso gaussiano?
¿Cuáles son los inconvenientes del proceso gaussiano?
Nicola
Tue Nov 26 2024
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Estoy explorando las limitaciones de los procesos gaussianos y me gustaría comprender los posibles inconvenientes o desafíos asociados con su uso.
Específicamente, estoy interesado en la complejidad computacional, la interpretabilidad y cualquier otro problema conocido.
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Carolina
Thu Nov 28 2024
Como resultado, los procesos gaussianos a menudo no son adecuados para tareas de análisis de datos a gran escala, donde la cantidad de puntos de datos puede ser extremadamente alta.
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TaegeukChampionCourageousHeartWarrior
Thu Nov 28 2024
Otra limitación de los procesos gaussianos radica en la elección del núcleo de covarianza.
El rendimiento de los procesos gaussianos depende en gran medida de la selección de un núcleo de covarianza apropiado.
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SsamziegangStroll
Thu Nov 28 2024
Los procesos gaussianos enfrentan limitaciones en términos de inferencia lenta.
Esto se debe principalmente al alto costo computacional asociado con el cálculo de la inversa de la matriz de covarianza.
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BlockchainLegendary
Thu Nov 28 2024
Diferentes núcleos de covarianza pueden conducir a resultados muy diferentes, y no existe una elección universalmente óptima.
Esto requiere una cuidadosa consideración y experimentación para encontrar el núcleo más adecuado para un problema determinado.
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BonsaiVitality
Thu Nov 28 2024
La complejidad temporal de calcular la inversa de la matriz de covarianza es O(N3), donde N representa el número de puntos de datos.
Esto hace que la inferencia exacta no sea práctica para conjuntos de datos que contienen más de unos pocos miles de puntos de datos.
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