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Quais são as desvantagens do processo gaussiano?
Quais são as desvantagens do processo gaussiano?
Nicola
Tue Nov 26 2024
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6 respostas
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Estou explorando as limitações dos processos gaussianos e gostaria de entender as possíveis desvantagens ou desafios associados ao seu uso.
Especificamente, estou interessado em complexidade computacional, interpretabilidade e quaisquer outros problemas conhecidos.
6 respostas
Carolina
Thu Nov 28 2024
Como resultado, os Processos Gaussianos muitas vezes não são adequados para tarefas de análise de dados em grande escala, onde o número de pontos de dados pode ser extremamente alto.
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TaegeukChampionCourageousHeartWarrior
Thu Nov 28 2024
Outra limitação dos Processos Gaussianos reside na escolha do kernel de covariância.
O desempenho dos Processos Gaussianos depende fortemente da seleção de um kernel de covariância apropriado.
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SsamziegangStroll
Thu Nov 28 2024
Os processos gaussianos enfrentam limitações em termos de inferência lenta.
Isto se deve principalmente ao alto custo computacional associado ao cálculo do inverso da matriz de covariância.
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BlockchainLegendary
Thu Nov 28 2024
Diferentes núcleos de covariância podem levar a resultados muito diferentes e não existe uma escolha universalmente ideal.
Isso requer consideração cuidadosa e experimentação para encontrar o kernel mais adequado para um determinado problema.
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BonsaiVitality
Thu Nov 28 2024
A complexidade de tempo do cálculo do inverso da matriz de covariância é O(N3), onde N representa o número de pontos de dados.
Isto torna a inferência exata impraticável para conjuntos de dados contendo mais do que alguns milhares de pontos de dados.
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