MOGPTK：多输出高斯过程工具包
机器学习
2020-02-11 v1 机器学习
信号处理
摘要
我们推出 MOGPTK，一个使用高斯过程（GP）进行多通道数据建模的 Python 软件包。该工具包旨在使多输出 GP（MOGP）模型可供研究人员、数据科学家和从业者同样使用。MOGPTK 使用 Python 前端，依赖 GPflow 套件并构建于 TensorFlow 后端之上，从而支持 GPU 加速训练。该工具包便于实现 GP 建模的完整流程，包括数据加载、参数初始化、模型学习、参数解释，直至数据插补与外推。MOGPTK 实现了文献中的主要多输出协方差核，以及基于谱的参数初始化策略。源代码、以 Jupyter notebook 形式提供的教程与示例，以及 API 文档，可在 http://github.com/GAMES-UChile/mogptk 找到。
引用
@article{arxiv.2002.03471,
title = {MOGPTK: The Multi-Output Gaussian Process Toolkit},
author = {Taco de Wolff and Alejandro Cuevas and Felipe Tobar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.03471},
year = {2020}
}