Я изучаю ограничения гауссовских процессов и хотел бы понять потенциальные недостатки или проблемы, связанные с их использованием.
В частности, меня интересуют вычислительная сложность, интерпретируемость и любые другие известные проблемы.
6Ответы {{amount}}
Carolina
Thu Nov 28 2024
В результате гауссовские процессы часто не подходят для крупномасштабных задач анализа данных, где количество точек данных может быть чрезвычайно большим.
TaegeukChampionCourageousHeartWarrior
Thu Nov 28 2024
Другое ограничение гауссовских процессов заключается в выборе ковариационного ядра.
Производительность гауссовских процессов во многом зависит от выбора подходящего ковариационного ядра.
SsamziegangStroll
Thu Nov 28 2024
Гауссовские процессы сталкиваются с ограничениями с точки зрения медленного вывода.
В первую очередь это связано с высокими вычислительными затратами, связанными с вычислением обратной ковариационной матрицы.
BlockchainLegendary
Thu Nov 28 2024
Различные ковариационные ядра могут привести к совершенно разным результатам, и универсального оптимального выбора не существует.
Это требует тщательного рассмотрения и экспериментирования, чтобы найти ядро, наиболее подходящее для решения конкретной проблемы.
BonsaiVitality
Thu Nov 28 2024
Временная сложность вычисления обратной ковариационной матрицы равна O(N3), где N представляет количество точек данных.
Это делает точный вывод непрактичным для наборов данных, содержащих более нескольких тысяч точек данных.