Kernels for derivatives of Gaussian processes
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- julia
調査の方向性
この issue では、ファイル、テスト、エントリーポイントが指定されていません。まず既存のカーネルインターフェースと、引用されている微分ガウス過程に関する参考文献を調査し、その後、提案されている設計を maintainers と明確化してください。完了とみなすには、カーネル引数の微分と変換のための合意済みインターフェース、およびそれに対応する実装カバレッジとテストが必要です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
It is sometimes useful (at least in my own work) to make posterior predictions of the derivative of a process or to make predictions of a process based on observations of the derivatives (see e.g. Rasmussen and Williams 9.4 or this paper). For these purposes, it would be nice to have some interface for associating partial derivatives with respect to kernel arguments (not parameters) with a kernel and applying transformations to a kernel and its derivatives. I'm imagining some sort of DifferentiableKernel type, but no idea if this is the best way to go about it. Any thoughts on how to approach this and do people think it is of wide enough interest to be implemented here?
Thanks in advance! I've enjoyed KernelFunctions so far, and look forward to watching it develop.
- 主要言語
- Julia
- スター
- 276
- フォーク
- 42
- 平均マージ
- 2日 20時間
- マージ済み PR（30日）
- 3
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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