A solution to the ill‐conditioning of gradient‐enhanced covariance matrices for Gaussian processes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gaussian processes provide probabilistic surrogates for various applications including classification, uncertainty quantification, and optimization. Using a gradient‐enhanced covariance matrix can be beneficial since it provides a more accurate surrogate relative to its gradient‐free counterpart. An acute problem for Gaussian processes, particularly those that use gradients, is the ill‐conditioning of their covariance matrices. Several methods have been developed to address this problem for gradient‐enhanced Gaussian processes but they have various drawbacks such as limiting the data that can be used, imposing a minimum distance between evaluation points in the parameter space, or constraining the hyperparameters. In this paper a diagonal preconditioner is applied to the covariance matrix along with a modest nugget to ensure that the condition number of the covariance matrix is bounded, while avoiding the drawbacks listed above. The method can be applied with any twice‐differentiable kernel and when there are noisy function and gradient evaluations. Optimization results for a gradient‐enhanced Bayesian optimizer with the Gaussian kernel are compared with the use of the preconditioning method, a baseline method that constrains the hyperparameters, and a rescaling method that increases the distance between evaluation points. The Bayesian optimizer with the preconditioning method converges the optimality, that is, the norm of the gradient, an additional 5 to 9 orders of magnitude relative to when the baseline method is used and it does so in fewer iterations than with the rescaling method. The preconditioning method is available in the open source Python library GpGradPy, which can be found at https://github.com/marchildon/gpgradpy/tree/paper_precon .
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».