给定一个有效的内核 k_1(x, x') 和一个(参数)函数 f(x),可以得出:
k_2(x, x') = f(x) k_1(x, x') f(x'),
也是一个有效的内核。
你能告诉我如何在 gpflow 中实现这个属性吗?
谢谢
给定一个有效的内核 k_1(x, x') 和一个(参数)函数 f(x),可以得出:
k_2(x, x') = f(x) k_1(x, x') f(x'),
也是一个有效的内核。
你能告诉我如何在 gpflow 中实现这个属性吗?
谢谢
在 GPflow 中实现这一点的最简单方法是创建一个继承自 的新类,Kernel
它添加了您想要的功能。您需要的代码类似于:
import gpflow
from typing import Callable
class MyKernel(gpflow.Kernel):
def __init__(self, input_dim, base_kernel: gpflow.Kernel, function: Callable):
super().__init__(input_dim)
self.base_kernel = base_kernel
self.function = function
def K(self, X, X2=None):
if X2 is None:
X2 = X
return self.function(X) * self.base_kernel.K(X, X2) * self.function(X2)
def Kdiag(self, X):
return self.function(X)**2 * self.base_kernel.Kdiag(X, X2)
如果您还想优化参数,self.function
您将需要确保self.function
从 gpflow 的Parameterized
类继承。这将确保在优化目标时收集其所有参数。
希望这可以帮助你。