Harmonizable mixture kernels with variational Fourier features
Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussa › › vertaisarvioitu
Tutkijat
Organisaatiot
Kuvaus
The expressive power of Gaussian processes depends heavily on the choice of kernel. In this work we propose the novel harmonizable mixture kernel (HMK), a family of expressive, interpretable, non-stationary kernels derived from mixture models on the generalized spectral representation. As a theoretically sound treatment of non-stationary kernels, HMK supports harmonizable covariances, a wide subset of kernels including all stationary and many non-stationary covariances. We also propose variational Fourier features, an inter-domain sparse GP inference framework that offers a representative set of 'inducing frequencies'. We show that harmonizable mixture kernels interpolate between local patterns, and that variational Fourier features offers a robust kernel learning framework for the new kernel family.
Yksityiskohdat
Alkuperäiskieli | Englanti |
---|---|
Otsikko | The 22nd International Conference on Artificial Intelligence and Statistic |
Tila | Julkaistu - toukokuuta 2019 |
OKM-julkaisutyyppi | A4 Artikkeli konferenssijulkaisuussa |
Tapahtuma | International Conference on Artificial Intelligence and Statistics - Naha, Japani Kesto: 16 huhtikuuta 2019 → 18 huhtikuuta 2019 Konferenssinumero: 22 |
Julkaisusarja
Nimi | Proceedings of Machine Learning Research |
---|---|
Kustantaja | PMLR |
Vuosikerta | 89 |
ISSN (elektroninen) | 2640-3498 |
Conference
Conference | International Conference on Artificial Intelligence and Statistics |
---|---|
Lyhennettä | AISTATS |
Maa | Japani |
Kaupunki | Naha |
Ajanjakso | 16/04/2019 → 18/04/2019 |
Lataa tilasto
Ei tietoja saatavilla
ID: 36413531