时间线分析是一种用于分析GPflow优化过程的方法。GPflow是一个基于Python的高性能、灵活的高斯过程(Gaussian Process)库,用于概率编程和机器学习任务。在使用GPflow进行...
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...
```python 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....
Python7Apache-2.0181UpdatedDec 30, 2024 docsPublic GPflow documentation 5Apache-2.03500UpdatedNov 29, 2022 gpflow.github.ioPublic Main documentation / landing page for the GPflow organisation GPflow/gpflow.github.io’s past year of commit activity ...
在之前的一些介绍中,偶也给大家提到过一些高斯过程的实现工具,比如基于Matlab语言下的GPML(http://www.gaussianprocess.org/gpml/code/matlab/doc/),亦或者基于Python下的GPy(https://sheffieldml.github.io/GPy/),还有其他的比如GPstuff(https://research.cs.aalto.fi/pml/software/gpstuff/)等等,不错的工具箱,...
We support Python ≥ 3.7. NOTE: TensorFlow Probability releases are tightly coupled to TensorFlow, e.g. TFP 0.14 requires TF>=2.6, TFP 0.13 requires TF>=2.5, and TFP 0.12 requires TF>=2.4. Unfortunately, this is not specified in TFP's dependencies. So if you already have an (older) ...
GPflow is a Gaussian process library that uses TensorFlow for its core computations and Python for its front end. The distinguishing features of GPflow are that it uses variational inference as the primary approximation method, provides concise code through the use of automatic differentiation, has ...
GPflow是一个高斯过程的工具包,接口部分由python实现,内部的部分计算则由TensorFlow实现。 主要特点有二个: 一是使用变分推理作为近似方法, 二是使用自动微分进行求导。 安装 首先到GPflow官方页面将代码包下载到本地,然后进入代码包根目录,在终端输入pip install .即可安装。
python-3.x tensorflow tensorflow-probability gpflow tensorflow2.0 我正在尝试 运行 2D space + 1D 时间的 GP 回归,具有约 8000 个观测值和具有 4 个 Matern 3/2 协方差函数的复合核——不仅仅是一个核可以处理。 如果能够将 GPR 计算分布在多个节点上而不是必须求助于变分 GP,那就太好了。 This...