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가우스 과정
평균 함수와 커널(공분산 함수)로 완전히 정의되는 함수에 대한 분포를 정의하는 비모수 확률 모델입니다. GP는 로봇공학에서 제어기 매개변수의 베이지안 최적화, 불확실성 추정을 포함한 모델 기반 강화학습, 안전한 탐색에 사용됩니다. 잘 보정된 불확실성 추정을 제공하지만 대규모 데이터셋에 대해 확장성이 떨어집니다(O(n³) 학습).
평균 함수와 커널(공분산 함수)로 완전히 정의되는 함수에 대한 분포를 정의하는 비모수 확률 모델입니다. GP는 로봇공학에서 제어기 매개변수의 베이지안 최적화, 불확실성 추정을 포함한 모델 기반 강화학습, 안전한 탐색에 사용됩니다. 잘 보정된 불확실성 추정을 제공하지만 대규모 데이터셋에 대해 확장성이 떨어집니다(O(n³) 학습).