sgplvm-inverse:使用结构化贝叶斯高斯过程潜变量模型进行反问题的实验

“结构化贝叶斯高斯过程潜在变量模型：在数据驱动的降维和高维反演中的应用”的实验 参见 先决条件 此存储库使用python> = 3.5和 。 您可以尝试运行随附的configure.bash来快速进行设置。 运行实验 主要的实验模块是： elliptic_forward_sgplvm_separate.py （两模型方法的正向问题） elliptic_forward_sgplvm_joint.py （联合训练模型的正向问题） elliptic_inverse_sgplvm_separate.py （两模型方法的反问题） elliptic_inverse_sgplvm_joint.py （联合训练模型的反问题） 可以在scripts目录中找到有助于从纸张中建议的参数设置的bash脚本。 数据和绘图 本文中用于实验的elliptic/data以elliptic/data 。 可以在e