matlab电梯运行代码-RTGPS:实时定位系统

matlab电梯运行代码通过随机截断的无偏差可缩放高斯过程 此 repo 包含 RR-CG 和 SS-RFF 的 GPyTorch 实现 抽象的可扩展高斯过程方法在计算上很有吸引力，但会引入需要严格研究的建模偏差。 本文分析了两种常用技术：早期截断共轭梯度（CG）和随机傅立叶特征（RFF）。 我们发现这两种方法都对学习的超参数引入了系统偏差：CG 趋于欠拟合，而 RFF 趋于过拟合。 我们使用随机截断估计器来解决这些问题，这些估计器消除了偏差以换取增加的方差。 在 RFF 的情况下，我们表明偏差到方差的转换确实是一种权衡：额外的方差证明不利于优化。 然而，在 CG 的情况下，我们的无偏学习过程以最少的额外计算显着优于其有偏学习过程。 要求 使用 python>=3.6 创建一个新的 conda 环境，如下所示： conda create -n myenv python=3.6 要激活 conda 环境，请运行： conda activate myenv 确保将 repo 和 GPyTorch 文件夹添加到$PYTHONPATH变量中。 你可以先运行 PYTHONPATH="path/t