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J-GLOBAL ID：201802275225372289   整理番号：18A1678549

時間Gauss過程回帰のためのスパース構造により可能になった格子スペクトル混合カーネル【JST・京大機械翻訳】

Sparse Structure Enabled Grid Spectral Mixture Kernel for Temporal Gaussian Process Regression

著者 (6件)： Yin Feng (Shenzhen Shenzhen Research Institute of Big Data (SRIBD), School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Longxiang blvd 2001, Longgang district, Shenzhen, China) ,  He Xinwei (Shenzhen Shenzhen Research Institute of Big Data (SRIBD), School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Longxiang blvd 2001, Longgang district, Shenzhen, China) ,  Pan Lishuo (Shenzhen Shenzhen Research Institute of Big Data (SRIBD), School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Longxiang blvd 2001, Longgang district, Shenzhen, China) ,  Chen Tianshi (Shenzhen Shenzhen Research Institute of Big Data (SRIBD), School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Longxiang blvd 2001, Longgang district, Shenzhen, China) ,  Luo Zhi-Quan Tom (Shenzhen Shenzhen Research Institute of Big Data (SRIBD), School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Longxiang blvd 2001, Longgang district, Shenzhen, China) ,  Theodoridis Sergios (Shenzhen Shenzhen Research Institute of Big Data (SRIBD), School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Longxiang blvd 2001, Longgang district, Shenzhen, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： FUSION  ページ： 47-54  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 時間的Gauss過程回帰(GPR)のための普遍的定常カーネルとして役立つ修正スペクトル混合(SM)カーネルを提案した。カーネルは,元のSMカーネルにおける周波数と分散パラメータを予め選択された格子点の集合に固定するので,格子スペクトル混合(GSM)カーネルと呼ばれる。ハイパーパラメータはすべてのサブカーネル関数の非負の重みであり,結果としての最適化タスクは異なる凸プログラミングの下で落ちる。最適化問題のnice構造により,勾配降下法の代わりに効率的な主化最小化法によりハイパーパラメータを解いた。解はスパースで,データの重要な周波数成分を同定するための指針を与えた。種々の古典的時系列データ集合に基づく実験結果は,GSMカーネルを有する提案GPRが,平均二乗誤差(MSE)と最適化アルゴリズムの安定性の両方に関してSMカーネルを有するGPRより著しく優れていることを証明した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 周波数 ,  最急降下法 ,  凸計画法 ,  *スペクトル ,  最適化 ,  最適化問題
準シソーラス用語： 最適アルゴリズム ,  平均二乗誤差 ,  時系列データ ,  周波数成分 ,  Kernel関数 ,  ハイパーパラメータ ,  *Gauss過程回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： Gauss過程回帰 ,  格子 ,  スペクトル ,  カーネル