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Deep Neural Architectures

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  1. RESEARCH · CL_21774 ·

    研究人员开发用于可扩展高斯过程协方差核的神经网络

    研究人员开发了一个新的框架，用于创建高斯过程（GPs）的可扩展和灵活的协方差核。该方法使用深度神经网络架构和源自Vecchia近似的回归型参数化直接学习协方差结构。该方法利用受Vecchia分解中排列等变结构启发的排列保持函数，以增强训练稳定性和数据效率。