maximum likelihood1 [GP-3] GP 커널 학습 GP 회귀 (Gaussian process regression) 문제를 정리하면 다음과 같다. 어떤 미지의 함수 \(f(\mathbf{x})\) 를 다음과 같이 가우시안 프로세스로 모델링한다고 하자. \[ \begin{align} & y=f(\mathbf{x})+\epsilon \tag{1} \\ \\ & \ \ \ \ \ \epsilon \sim \mathcal{N} (0, \sigma_n^2 ) \\ \\ & \ \ \ \ \ f(\mathbf{x}) \sim \mathcal{GP} (\mu(\mathbf{x}), k(\mathbf{x}, \mathbf{x}' )) \end{align} \] 여기서 \(y\) 는 측정값, \(\mathbf{x}\) 는 입력으로서 가우시안 프로세스의 인덱스이고, \(\.. 2022. 7. 5. 이전 1 다음