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Awesome GitHub RepositoriesKernel Composition
Building complex covariance kernels by combining simpler kernels through mathematical operations.
Distinct from Kernel Composition Frameworks: Distinct from GPU kernel implementation by focusing on the statistical composition of covariance functions.
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- cornellius-gp/gpytorch
cornellius-gp/gpytorch
3,893Auf GitHub ansehenGPyTorch ist ein GPU-beschleunigtes probabilistisches Framework und eine PyTorch-Bibliothek zur Implementierung skalierbarer Gauß-Prozess-Modelle. Es bietet ein System für Gauß-Prozess-Modellierung und Unsicherheitsschätzung, das für effiziente Matrixoperationen auf Grafikhardware ausgelegt ist. Das Framework verfügt über ein modulares Kernel-System zur Konstruktion benutzerdefinierter Kovarianzfunktionen und zur Modellierung komplexer Datenabhängigkeiten. Es integriert Gauß-Prozesse spezifisch mit Deep Neural Networks, um hybride Modelle für Regression und Klassifikation zu erstellen. Das System nutzt numerische lineare Algebra-Techniken, einschließlich vorkonditionierter konjugierter Gradienten und Tensor-basierter Operationen, um große Datensätze zu verarbeiten. Es unterstützt zudem Black-Box-Variational-Inference und automatische Differenzierung für die Hyperparameter-Optimierung.
Allows the construction of complex covariance structures by combining simple kernels through addition and multiplication.
Python
