给出具有多维特征和标量观测值的高斯过程模型，如何在GPyTorch或GPFlow（或scikit-learn）中计算每个输入的
我需要构建一个函数来给出高斯过程的后验协方差。这个想法是使用 GPytorch 训练一个 GP，然后获取学习
我想知道是否有一种直接的方法来构造一个 GPModelWithDerivatives 类（类似于 <a href="https://docs.gpytorch.ai/en/sta
我在获取 GPyTorch 回归器模型的 SHAP 值时遇到问题。
以下是我使用的 GPyTorch 代码：
<pre><code>import
我正在尝试与高斯过程分类取得联系，并尝试重现 <a href="https://docs.gpytorch.ai/en/stable/examples/01_Exact_GPs/GP_R
我知道深度 GP 的基本构建块是（变体）稀疏 GP 和 GPLVM。在（尝试）阅读相关论文（参见参考资料）并了
我使用高斯过程 (GP) 的后验作为非线性微分方程求解器的输入，为简单起见，这会产生标量输出。我想
我使用 GPytorch 运行深度高斯过程回归回归模型，并使用自动 Adam 优化器来优化超参数。
这是我正
我正在尝试重新实现本网站中的 <a href="https://docs.gpytorch.ai/en/v1.1.1/examples/06_PyTorch_NN_Integration_DKL/Deep_Kernel
我正在尝试通过将“likelihoods.BernoulliLikelihood”更改为“likelihoods.SoftmaxLikelihood”来制作基于 <a href="https:/
