2015-《Sparse Gaussian Process Regression for Compliant, Real-Time Robot Control》
2017-02-27 22:54
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发表在《 ICRA》上
稀疏高斯过程回归(GPR)模型，在大数据集的回归上，提供了一个有效的方法。其主要思想是，在可用的训练数据中，选择一个代表性的子集，然后用于GPR近似模型。
过去，用于GPR近似模型的数据选择标准有很多，但是都不够好，或者精确度不够，或者计算成本高。
这篇文章提出了一个新的选择标准，成功选择训练点用于GPR模型。该新算法又快又有效的选择。
在评估阶段，文章用了大数据集来做，充分证明了该近似GPR模型能快速对机器人控制进行实时预测。对比现有的很好的技术，该文章能做到更快和更好的迭代精度。
稀疏高斯过程回归如下：
用最大误差贪婪标准来选择集合
对超参数的增量式学习
评估结果
稀疏高斯过程回归(GPR)模型，在大数据集的回归上，提供了一个有效的方法。其主要思想是，在可用的训练数据中，选择一个代表性的子集，然后用于GPR近似模型。
过去，用于GPR近似模型的数据选择标准有很多，但是都不够好，或者精确度不够，或者计算成本高。
这篇文章提出了一个新的选择标准，成功选择训练点用于GPR模型。该新算法又快又有效的选择。
在评估阶段，文章用了大数据集来做，充分证明了该近似GPR模型能快速对机器人控制进行实时预测。对比现有的很好的技术，该文章能做到更快和更好的迭代精度。
稀疏高斯过程回归如下：
用最大误差贪婪标准来选择集合
对超参数的增量式学习
评估结果
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