下边利用一个高斯过程进行线性拟合的简单问题为例子,对自归一重要性采样进行举例。需要注意的是在之前的蒙特卡洛方法应用时,我们都知道原概率密度函数 f_X(x) 的具体表达式,但是在这个例子中,我们并不知道 f_X(x) 的具体表达式。 问题是这样的: 我们知道一个变量 y 和变量 x 具有线性关系: y=\theta x 。但...
丝滑的采样结果在公式中其实包含着这样的性质:测试样本的真实输出值之间是相关的。这只是为了画出这个function而展现出来的特性,但是并不是说function里有这样的性质,因为一个function被确定之后,他的点就只是一个点,不能认为是一个变量了。此下高斯过程回归的预测公式如下: \overline {{F_*}} = K\left( {\bm...
高斯过程回归（GPR）是一种贝叶斯的机器学习方法，其核心在于预测结果为高斯分布。通常，我们使用预测结果的期望作为测试点的点估计，方差则作为不确定性度量。预测期望形成的密集点状线称为predictions，基于方差信息绘画的区域则是confidence interval。每个x轴切片构成了一个一维的高斯分布。GPR常被描述为函数...
但是,全局灵敏度分析计算花费高,因为蒙托卡罗方法需要大量采样以确保灵敏度指标的收敛。土木结构复杂,其通常模拟为高精度有限元模型,这样使得蛮力蒙托卡罗采样法 (bruteforce MCS,即直接基于有限元模型)不切实际。 因此,降低全局灵敏度分析应用于复杂土木结构的计算花费显得尤为重要。为此,本文采用高斯过程模型取代耗时的高...
全局灵敏度分析常采用 蒙托卡罗方法计 算灵敏度指 标 ,因此足够大的采样次数是获得 可靠灵敏度指标 的前提 ,但是同时会造成计算成本 的增 加 。为此 ,采用高斯过程 模 型取代耗 时的有 限元模型用于降低计算成本 ,同时探讨 了拉 丁超立方 抽样 、Halton序列和 Sobol序列 3种空 间 采样方法用于全局灵敏度分析...
采样变分深度高斯过程多元类别数据分布估计_刘姝君 下载积分:5000 内容提示: 计算机工程 Computer Engineering ISSN 1000-3428,CN 31-1289/TP 《计算机工程》网络首发论文 题目: 采样变分深度高斯过程多元类别数据分布估计 作者: 刘姝君,李艳婷 DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0049671 网络首发日期: 2018-02-28 引用...
1.一种基于主动采样与高斯过程回归的图像超分辨方法,包括: (1)模型训练阶段: (1a)随机生成规模为n的初始训练样本集T; (1b)对初始训练集T进行主动采样,得到一个规模为r的训练子集T′: (1b1)初始化已选择的样本集合设候选样本集合 (1b2)计算初始训练样本集T中每个样本xi的表征性R(xi): 其中为xi的邻域...
吉布斯采样matlab代码多线性高斯过程 存储库中提供了“欧洲研究网络系统标识(ERNSI)2018”的,其中清楚地演示了所建议的方法。 如何使用 所提出算法的源代码是用Matlab实现的。 该代码是实验1的实现。但是,可以轻松地使其适应实验2和Fed-batch实验。 它包含4个文件: ...
实现步骤为:1.生成外部训练样本集,并对其进行主动采样得到训练子集;2.基于该训练子集学习出高斯过程回归模型;3.对测试图像预处理并生成测试样本集;5.在测试样本集上应用学习好的高斯过程回归模型,预测并输出超分辨图像。本发明具有较强的超分辨能力,在纹理等区域能恢复更多的细节信息,可用于视频监控、刑事侦查、航空...