压缩的条件均值嵌入在线学习

本研究提出了非参数贝叶斯规则的去条件化核均值嵌入，并展示了其与任务转换高斯过程的后验预测均值的联系。这有助于解释贝叶斯解释和不确定性估计，揭示内核超参数学习的边缘似然函数。这些发现对无似然推断和大数据的稀疏表征等实际应用有促进作用。