文件名称：GPyTorch是一个使用PyTorch实现的高斯过程库-python
文件大小：2.47MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-08 12:20:22
数据分析
它设计用于轻松创建灵活和模块化的高斯过程模型 GPyTorch 新闻：GPyTorch v1.1 GPyTorch v1.1 刚刚发布。 GPyTorch 是一个使用 PyTorch 实现的高斯过程库。 GPyTorch 旨在轻松创建可扩展、灵活和模块化的高斯过程模型。 在内部，GPyTorch 与许多现有的 GP 推理方法不同，它使用现代数值线性代数技术（如预处理共轭梯度）执行所有推理操作。 实现可扩展的 GP 方法就像通过我们的 LazyTensor 接口提供带有内核矩阵及其导数的矩阵乘法例程一样简单，或者通过组合我们现有的许多 LazyTensors。 与基于 Cholesky 分解的求解器相比，这不仅可以轻松实现流行的可扩展 GP 技术，而且通常还可以显着提高 GPU 计算的利用率。 GPyTorch 提供 (1) 显着的 GPU 加速（通过基于 MVM 的推理）； (2) 可扩展性和灵活性的最新算法进步的最先进实现（SKI/KISS-GP、随机 Lanczos 扩展、LOVE、SKIP、随机变分深度核学习……）； (3) 易于与深度学习框架集成。 示例、教程