적응형 가우시안 예측 프로세스 근사
본 논문은 가우시안 프로세스 모델의 계산 복잡도를 낮추기 위한 예측 프로세스 근사법에서 핵심인 ‘노드( knots)’ 선택 문제를 다룬다. 저자는 정규화된 거리(정준 메트릭)를 기반으로 노드의 배치를 자동으로 조정하는 알고리즘을 제안한다. 불완전한 초대각 행렬 분해에 피벗팅과 동적 중단을 결합해, 사전 정의된 오차 한계 내에서 최소 개수의 노드만 선택하도록 설계하였다. 이 방법은 베이지안 추론 시 수천 번씩 변하는 공분산 파라미터에 대해 자동으…
저자: Surya T Tokdar
본 연구는 가우시안 프로세스(GP) 모델의 핵심 병목인 N × N 공분산 행렬의 O(N³) 연산을 회피하기 위해 ‘예측 프로세스(Predictive Process, PP)’ 근사를 재조명한다. PP는 전체 입력 집합 T 에 대해 소수의 ‘노드( knots)’ {t₁,…,t_m} 에만 원본 프로세스를 보존하고, 나머지는 조건부 평균 ν(t)=E
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