本文介绍了一种基于稀疏高斯过程回归的变分推断方法,解决了高斯过程模型在大规模数据集下的可扩展性问题。实验结果表明,该方法在非线性动态系统和复杂数据集中的表现优越,尤其在潜变量建模和数据填充方面效果显著。
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