GPyTorch 1.5 Examples : Exact GP (回帰) – Fully Bayesian GP : NUTS でハイパーパラメータをサンプリング (翻訳/解説)

【GPyTorch 1.5 : Exact GP (回帰) – NUTS でハイパーパラメータをサンプリング】
ガウスノイズモデルによる回帰はガウス過程の標準的な例題です。中小サイズのデータセットのために動作する幾つかの例をあげますが、総て exact GP 推論を利用しています。今回は GP ハイパーパラメータをサンプリングするために GPyTorch と NUTS をどのように統合するか、そして完全に Bayesian な方法で GP 推論を遂行するかを実演します。

GPyTorch は PyTorch を使用して実装されたガウス過程ライブラリです。GPyTorch はスケーラブルで柔軟でそしてモジュール化されたガウス過程モデルを容易に作成できるように設計されています。1.5 リリースをベースにドキュメントを幾つか翻訳します。 [詳細]

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