具有张量积结构的高斯过程的高效训练
最优化与控制
2023-12-27 v1
摘要
为了基于大量训练数据确定高斯过程的最优超参数集，必须同时求解一个线性系统和一个迹估计问题。本文重点针对协方差矩阵表示为多个Kronecker积之和（即可视为张量）的情况建立数值方法。因此，我们将该算子及训练数据表示为张量列格式。基于AMEn方法和Krylov子空间方法，我们推导出一种高效方案，用于计算超参数优化中梯度和目标函数评估所需的矩阵函数。
引用
@article{arxiv.2312.15305,
title = {Efficient training of Gaussian processes with tensor product structure},
author = {Josie König and Max Pfeffer and Martin Stoll},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.15305},
year = {2023}
}