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English(EN) Deep Jump Gaussian Processes for Surrogate Modeling of High-Dimensional Piecewise Continuous Functions

新的深度跳跃高斯过程方法增强了高维建模

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出了一种名为深度跳跃高斯过程（DJGP）的新方法，该方法专为高维空间中的复杂函数建模而设计。该方法通过集成特定区域的局部线性投影，改进了现有的跳跃高斯过程。这些投影利用依赖于区域的矩阵来识别和捕获局部低维子空间结构，然后由 JGP 对其进行建模以表示分段连续关系。DJGP 采用两层 GP/JGP 深度学习架构，并包含一个可扩展的变分推理算法，用于投影矩阵和 JGP 超参数的联合学习。实证研究表明，与现有方法相比，DJGP 提供了更高的预测准确性和更可靠的不确定性量化。 AI

影响 引入了一种在高维空间中进行复杂函数建模的新颖方法，有望提高机器学习应用的准确性和不确定性量化。

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新的深度跳跃高斯过程方法增强了高维建模

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报道来源 [1]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Yang Xu, Chiwoo Park ·

    用于高维分段连续函数代理建模的深度跳跃高斯过程

    arXiv:2510.21974v3 Announce Type: replace-cross Abstract: We introduce Deep Jump Gaussian Processes (DJGP), a novel method for surrogate modeling of a piecewise continuous function on a high-dimensional domain. DJGP addresses the limitations of conventional Jump Gaussian Processe…

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