Поддерживает ли GPflow 2.0 установку приоритетных (гипер) параметров врачей общей практики?

Question

Я хотел бы сделать предварительное описание (гипер) параметров моделей GP в GPflow, но я не могу найти ни одного модуля (например, gpflow.priors) или сделать c по этой проблеме.

Кроме того, я заметил, что prior является одним из аргументов параметра класса вместе с вопросом .

Answer 1

GPflow 2.0 использует объекты распределения tensorflow_probability в качестве априорных, например,

model.kernel.lengthscales.prior = tensorflow_probability.distributions.Gamma(
    gpflow.utilities.to_default_float(1.0), gpflow.utilities.to_default_float(1.0)
)

(или передайте объект распределения как аргумент prior класса gpflow.Parameter). Обратите внимание, что TensorFlow по умолчанию использует float32, тогда как с GP мы обычно хотим работать с float64 - отсюда и вызовы to_default_float.

Это упоминается в документации, как в блокноте для понимания моделей. и подробно обсуждается в блокноте о том, как использовать MCM C с GPflow .