逻辑高斯过程条件密度估计新方法

研究者提出一种可扩展的贝叶斯条件密度估计器，基于逻辑高斯过程，对响应维度使用圆上截断傅里叶基的 Matérn 核，协变量用 Nyström 特征表示，并通过 Kronecker 白化坐标下的对称小批量动力学 Langevin 采样潜在场。 在最多 390 万条训练样本的测光红移基准上，该估计器单 GPU 训练即可在密度和校准指标上媲美最先进的表格基础模型。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。