Qaysi kernel-funksiyalar ishlatiladigan Gaussian jarayonlari nima?

Gaussian jarayonlari (GP) — regressiya va tasniflash uchun parametrik bo'lmagan bayes usuli bo'lib, funksiyalar taqsimotini modellashtiradi. GP funksiyalar ustida taqsimotni belgilaydi, bu yerda nuqtalardagi qiymatlar kovariatsiya (yadro) funktsiyasi orqali bog'langan.

GPda ishlatiladigan asosiy yadro funktsiyalari:

• Kvadrat Eksponential (RBF): silliq, cheksiz differensiyalanadigan funktsiya bo'lib, yaqin nuqtalar o'rtasida kuchli korelatsiya o'rnatadi.
• Matern yadro: yanada moslashuvchan, ν parametri orqali funksiyalarning silliqligini nazorat qiladi.
• Davriy yadro: davriy funksiyalarni modellashtirish uchun.
• Chiziqli yadro: chiziqli bog'liqliklar uchun.

Yadro tanlovi, taxmin qilinayotgan funksiyaning xususiyatlarini belgilaydi, masalan, silliqlik, davriylik va boshqalar. Bayes optimallashtirishda, GP odatda maqsad funksiyasini modellashtirish uchun ishlatiladi, keyingi baholash nuqtasini tanlash maqsadida.