【问题标题】:Applying kernels to separate dimensions in gpytorch将内核应用于 gpytorch 中的单独维度
【发布时间】:2020-07-10 16:22:19
【问题描述】:

我正在将 GPflow 中的三维高斯过程回归代码转换为 GPyTorch,以利用 PyTorch 的原生可扩展性来实现精确 GPR。

This example 很有帮助,但找不到解释如何将不同的内核应用于多维 GPR 中的各个维度(例如,将 Matern52 内核应用于维度 [0,1],将 Matern 32 内核应用于维度 [0,1]维度 [2])。

GPyTorch 是否支持该功能,如果支持,它是如何实现的/我在哪里可以找到示例?

【问题讨论】:

    标签: pytorch torch gaussian-process gpytorch


    【解决方案1】:

    在内核函数中使用“active_dims”:

    来自(https://docs.gpytorch.ai/en/v1.1.1/kernels.html#rbfkernel) active_dims(整数元组,可选): 如果您只想计算几个输入维度的协方差,请设置此项。整数对应于维度的索引。默认值:无。

    【讨论】:

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