Гаусс процесстер жана кайсы kernel-функциялар колдонулат?

Гаусс процесстері (GP) — регрессия жана классификация үчүн параметрсиз байес ыкмасы, ал функциялардын таралышын моделдештирет. GP функциялардын таралышын аныктайт, анда нүктелердеги маанилер ковариация (ядро) функциясы аркылуу байланышкан.

GPде колдонулган негизги ядро функциялары:

• Квадраттык экспоненциал (RBF): жука, чексиз айырмаланган функция, ал жакын жайгашкан нүктөлөрдүн ортосунда күчтүү байланыш түзөт.
• Мatern ядросу: көбүрөөк ийкемдүү, ν параметри аркылуу функциялардын жука болуусун көзөмөлдөйт.
• Периодтук ядро: периоддук функцияларды моделдөө үчүн.
• Линейдүү ядро: линейдүү көзкарандылуктар үчүн.

Ядро тандоо, болжолдонгон функциянын өзгөчөлүктөрүн аныктайт, мисалы, жука, периоддүүлүк жана башка. Байес оптимизациясында GP көбүнчө максаттык функцияны моделдөө үчүн колдонулат, кийинки баалоо нуктаасын тандоо максатында.