GPflow/gpflow.github.io’s past year of commit activity 0Apache-2.0000UpdatedSep 26, 2022 tensorflow-intersphinxPublicForked frommr-ubik/tensorflow-intersphinx Provide a Sphinx Inventory file to enable intersphinx reference with TensorFlow Documentation. ...
GPflow是一种基于TensorFlow框架的高斯过程库,它能够充分利用TensorFlow的自动求导和并行计算功能。这使得GPflow能够高效地处理大规模的数据集,并且能够灵活地定制高斯过程模型的结构。 3.2 灵活的建模工具 GPflow提供了丰富的高斯过程模型类型,包括高斯过程回归、高斯过程分类、高斯过程时序模型等。用户可以根据自己的需求选择...
GPflow是一个用于高斯过程(Gaussian Process)建模和推断的Python库。在GPflow中,超参数的初始猜测是指在训练高斯过程模型时,为超参数提供的初始值。 超参数是高斯过程模型中的参数,用于控制模型的行为和性能。常见的超参数包括长度尺度、噪声方差等。超参数的初始猜测对模型的训练和性能具有重要影响。 在GPflow中,可以通...
import gpflow import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #创建一个随机的训练数据集 np.random.seed(0) X = np.random.uniform(-3, 3, (20, 1)) Y = np.sin(X) + np.random.randn(20, 1) * 0.05 #定义高斯过程回归模型 k = gpflow.kernels.RBF() m = gpflow.models.GPR(data=(...
gpflow是一个基于TensorFlow的Python库,用于概率编程和高性能的高斯过程模型。它是一种用于构建、推断和优化高斯过程模型的灵活工具。在机器学习领域,高斯过程是一种概率模型,常用于回归、分类和聚类问题。 gpflow的主要特点包括: 灵活性:gpflow允许用户自定义高斯过程模型的核函数、噪声模型和超参数。这使得它适用于各种...
1) 最新最前沿的高斯过程算法与模型用他们实现,即你可以在GPflow或者GPyTorch中的demo中找到最新最前沿的模型实现,稍做修改即可用来测试自己的dataset,自己的实际问题。 2)由于GPflow是基于TensorFlow架构,GPyTorch是基于PyTorch架构,这些都是可以充分利用GPU,也可以进行云部署,故他们可以有效解决big data的问题,这一点对...
Gaussian processes in TensorFlow. Contribute to GPflow/GPflow development by creating an account on GitHub.
我需要训练一个GPR模型,在每个历元的多个批次中使用自定义损耗函数。我想使用GPflow来完成这项工作,并且我想使用tf.function来编译我的培训,以提高效率。但是,每次提供新数据时,gpflow.GPR必须是re-instantiated,因此tf.function每次都必须是re-trace。这会使代码变慢而不是变快。
GPflow.models.GPMC 和 gpflow.train.HMC 的结合使用就实现了MCMC方法。从完全的贝叶斯角度看，一般GP模型的数据生成过程可以表示为： \theta \sim p(\theta) f \sim \mathcal {GP}\Big(m(x; \theta), k(x, x'; \theta)\Big) y_i \sim p\Big(y | g(f(x_i)\Big)首先...