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English(EN) An accuracy-runtime trade-off comparison of scalable Gaussian process approximations for spatial data

Vecchia近似在高斯过程精度-运行时比较中领先

研究人员对处理大型空间数据的各种可扩展高斯过程近似进行了比较。他们的分析侧重于模拟和真实世界数据中模型精度与计算运行时之间的权衡。研究发现,在似然评估、参数估计和预测方面,Vecchia近似始终提供了精度和速度的最佳平衡。 AI

影响 提供了高斯过程计算方法的比较分析,这对于机器学习中的大规模空间数据分析具有重要意义。

排序理由 学术论文比较高斯过程的计算方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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Vecchia近似在高斯过程精度-运行时比较中领先

报道来源 [1]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Filippo Rambelli, Fabio Sigrist ·

    An accuracy-runtime trade-off comparison of scalable Gaussian process approximations for spatial data

    arXiv:2501.11448v5 Announce Type: replace-cross Abstract: Gaussian processes (GPs) are flexible, probabilistic, nonparametric models widely used in fields such as spatial statistics and machine learning. A drawback of Gaussian processes is their computational cost, with $O(N^3)$ …