多输出（即多任务）高斯过程输出相关推断的推导
机器学习
2025-07-11 v4 人工智能
机器学习
摘要
高斯过程（GP）无疑是实践中最广泛使用的机器学习算法之一，其主要应用之一是贝叶斯优化（BO）。虽然原始GP本身已是强大的BO工具，但考虑多个输出之间的依赖关系往往更有益。为此，可形式化多任务高斯过程（MTGP），但从已有文献中完全理解其公式及其梯度并不容易。本文提供了MTGP公式及其梯度的友好推导。
引用
@article{arxiv.2501.07964,
title = {Derivation of Output Correlation Inferences for Multi-Output (aka Multi-Task) Gaussian Process},
author = {Shuhei Watanabe},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.07964},
year = {2025}
}