کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6866533 | 679631 | 2014 | 7 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Fast identification algorithms for Gaussian process model
ترجمه فارسی عنوان
الگوریتم شناسایی سریع برای مدل فرایند گاوسی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
A class of fast identification algorithms is introduced for Gaussian process (GP) models. The fundamental approach is to propose a new kernel function which leads to a covariance matrix with low rank, a property that is consequently exploited for computational efficiency for both model parameter estimation and model predictions. The objective of either maximizing the marginal likelihood or the Kullback-Leibler (K-L) divergence between the estimated output probability density function (pdf) and the true pdf has been used as respective cost functions. For each cost function, an efficient coordinate descent algorithm is proposed to estimate the kernel parameters using a one dimensional derivative free search, and noise variance using a fast gradient descent algorithm. Numerical examples are included to demonstrate the effectiveness of the new identification approaches.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 133, 10 June 2014, Pages 25-31
Journal: Neurocomputing - Volume 133, 10 June 2014, Pages 25-31
نویسندگان
Xia Hong, Junbin Gao, Xinwei Jiang, Chris J. Harris,