GPflow中make inferences的API
APIs of make inferences in GPflow
我在GPflow中建立了一些高斯过程模型并学习了它们，但是我找不到可以帮助我在GPflow中直接进行推理的API，例如分离GPR模型中不同内核的贡献。
我知道我可以手动完成，比如计算协方差矩阵、求逆和乘法，但是随着模型变得越来越复杂，比如多输出 SVGP 模型，这样的工作会非常烦人。有什么建议吗？
提前致谢！
如果你想，例如分解一个附加内核，我认为香草 GPR 最简单的方法是将内核切换到您感兴趣的部分，同时仍然保持学习的超参数。
我不太确定，但我认为它也适用于 SVGP，因为近似值本身只是使用相同内核但以诱导点为条件的标准 GP。
但是，我不确定是否可以假设变分近似的分解接近真实后验的分解。
我在GPflow中建立了一些高斯过程模型并学习了它们，但是我找不到可以帮助我在GPflow中直接进行推理的API，例如分离GPR模型中不同内核的贡献。
我知道我可以手动完成，比如计算协方差矩阵、求逆和乘法，但是随着模型变得越来越复杂，比如多输出 SVGP 模型，这样的工作会非常烦人。有什么建议吗？
提前致谢！
如果你想，例如分解一个附加内核，我认为香草 GPR 最简单的方法是将内核切换到您感兴趣的部分，同时仍然保持学习的超参数。
我不太确定，但我认为它也适用于 SVGP，因为近似值本身只是使用相同内核但以诱导点为条件的标准 GP。
但是，我不确定是否可以假设变分近似的分解接近真实后验的分解。