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具有软不等式约束和单调性约束的高斯过程回归
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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
本研究提出了一种新颖的深度概率模型的生成式公式，通过随机变分推断建模函数及其导数，以表征模型和约束参数的后验分布，实现对函数动态的“软”约束。该方法可以准确可伸缩地量化预测和参数的不确定性。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的深度概率模型的生成式公式。
- 该公式实现了对函数动态的“软”约束。
- 通过随机变分推断建模的函数及其导数受到不等式或等式约束。
- 该方法表征模型和约束参数的后验分布。
- 可以准确可伸缩地量化预测和参数的不确定性。
- 展示了等式约束和不等式约束在参数推断和单调回归问题中的应用。
- 该方法在多种实验环境中进行了广泛测试，取得了竞争力的结果。
- 提供了高度的表达性、灵活性和可伸缩性。
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