Плохо подходит для простых двумерных гауссовских процессов в GPyTorch - PullRequest
Новая
       63

Плохо подходит для простых двумерных гауссовских процессов в GPyTorch

0 голосов
/ 19 июня 2019

У меня много сложностей при установке простого 2-мерного GP с помощью GPyTorch. Как вы можете видеть ниже, подгонка очень плохая и не сильно улучшается при замене ядра RBF на что-то вроде Matern. Оптимизация, похоже, сходится, но не на чем-то разумном. 

class GPRegressionModel(gpytorch.models.ExactGP):
    def __init__(self, train_x, train_y, likelihood):
        super(GPRegressionModel, self).__init__(train_x, train_y, likelihood)

        self.mean_module = gpytorch.means.ConstantMean()
        self.covar_module = gpytorch.kernels.ScaleKernel(
                gpytorch.kernels.RBFKernel(ard_num_dims=2),
            )

    def forward(self, x):
        mean_x = self.mean_module(x)
        covar_x = self.covar_module(x)
        return gpytorch.distributions.MultivariateNormal(mean_x, covar_x)

enter image description here

Есть ли у кого-нибудь хорошие учебные примеры, помимо тех, которые включены в документы?

...