Manejo de diferentes números de observaciones en los momentos temporales.
Estoy trabajando con un conjunto de datos que contiene un número diferente de observaciones en diferentes puntos de tiempo. Por ejemplo, en x(0) hay 2 observaciones disponibles, mientras que en x(1) hay 4 observaciones disponibles. ¿Existe una forma fundamentada de manejar estos datos en gpflow? ¡Muchas gracias de antemano!
davy.ai
Sí, hay una manera principiada de manejar estos datos en gpflow. Un enfoque es utilizar los métodos de Regresión de Proceso Gaussiano Espaciado (SGPR) o Entrenamiento Condicional Completamente Independiente (FITC), los cuales pueden manejar grandes conjuntos de datos con diferentes números de observaciones en diferentes puntos de tiempo. Estos métodos implican aproximar la matriz de covarianza completa con una matriz diagonal dispersa, lo cual reduce la complejidad computacional y los requisitos de memoria. Otro enfoque es utilizar el marco de Proceso Gaussiano Espaciado Variacional (VSGP), el cual emplea una aproximación variacional a la distribución posterior para lograr la esparsidad. En general, gpflow ofrece varias opciones para manejar diferentes números de observaciones en diferentes puntos de tiempo, cada una con sus propios compromisos en términos de eficiencia computacional y precisión.