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高维贝叶斯优化的标准高斯过程
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于高斯Cox过程的最大后验推断方法，通过引入Laplace近似和核函数转换技术，在新的再生核希尔伯特空间中更易于计算，扩展了功能后验和后验的协方差。提出了基于高斯Cox过程模型的贝叶斯优化框架，并开发了一种高效计算的Nyström近似方法。在合成和实际数据集上的评估表明，与现有解决方案相比，本方法取得了显著改进，能有效进行基于高斯Cox过程模型设计的各种收集函数的贝叶斯优化。
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关键要点
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提出了一种基于高斯Cox过程的最大后验推断方法。
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引入Laplace近似和核函数转换技术，使推断问题在新的再生核希尔伯特空间中更易于计算。
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扩展了功能后验和后验的协方差。
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提出了基于高斯Cox过程模型的贝叶斯优化框架。
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开发了一种高效计算的Nyström近似方法。
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在合成和实际数据集上的评估表明，本方法相比现有解决方案取得了显著改进。
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本方法能有效进行基于高斯Cox过程模型设计的各种收集函数的贝叶斯优化。
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