实现随机傅立叶特征 (RFF) 近似和 Thompson 采样。
项目描述
pyrff: 用随机傅里叶特征逼近高斯过程样本
该项目是随机傅立叶特征 (RFF) 近似 [1] 的 Python 实现。
它深受 [2, 3] 中的实现的启发，并将实现推广到与从任何 GP 库获得的 GP 超参数一起工作。
示例为配备PyMC3和scikit-learn的 GP 的 Jupyter 笔记本：
安装
pyrff在PyPI上发布：
pip install pyrff
用法和引用
pyrff根据GNU Affero 通用公共许可证 v3.0获得许可。
在工作中使用robotools时，请注明相应的软件版本。
@software{pyrff,
author = {Michael Osthege and
Kobi Felton},
title = {michaelosthege/pyrff: v2.0.1},
month = dec,
year = 2020,
publisher = {Zenodo},
version = {v2.0.1},
doi = {10.5281/zenodo.4317685},
url = {https://doi.org/10.5281/zenodo.4317685}
}
前往 Zenodo为最新版本生成 BibTeX 引用。
参考
- Hernández-Lobato，2014 年论文，代码
- Cornell-MOE代码中的 PES 实现
- Bradford，2018 年论文，代码
下载文件
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源分布
pyrff-2.0.2.tar.gz
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内置分布
pyrff-2.0.2-py3-none-any.whl
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