[发明专利]学习包括高斯过程的概率模型的参数在审
| 申请号： | 202010219086.2 | 申请日： | 2020-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN111753952A | 公开（公告）日： | 2020-10-09 |
| 发明（设计）人： | B.拉吉施;B.许;D.利布;M.坎德米尔 | 申请（专利权）人： | 罗伯特·博世有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 毕铮;陈岚 |
| 地址： | 德国斯*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 学习包括高斯过程的概率模型的参数。公开了系统（100），其用于根据训练数据集学习具有多个高斯过程（例如深度GP）的层的概率模型的参数集合。参数集合至少包括针对多个高斯过程的诱导位置，以及对多个高斯过程在多个诱导位置处的输出进行近似的概率分布的参数。概率分布包括多元正态概率分布，所述多元正态概率分布具有由指示多个高斯过程之间相似性的第一矩阵和指示多个诱导位置之间相似性的第二矩阵的克罗内克积限定的协方差矩阵。还公开了系统（200），其使用参数集合来确定概率模型针对给定输入的输出的一个或多个样本，例如以确定针对概率模型的均值和/或不确定性估计。 | ||
| 搜索关键词： | 学习 包括 过程 概率 模型 参数 | ||
【主权项】：
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