ガウス過程回帰の導出 ( GPR : Gaussian Process Regression )
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ガウス过程回帰の概要と，导出过程および计算例を示します．最后に，计算コストや高速化の方法について议论します．
![ガウス過程回帰(GPR)の概要?導出と計算例
大阪大学 石黒研究室 博士後期課程2年 浦井健次
機械学習勉強会@大阪大学豊中キャンパス
参考文献
[1] 中村泰, 石黒浩: Gaussian process regression を用いた確率
的方策に対する方策勾配法, IEICE, 2012.
[2] 大羽成征, 石井信, 佐藤雅昭: ガウス過程法のオンライン学習,
IEICE, 2001.
[3] Carl Edward Rasmussen and Christopher K. Williams:
Gaussian Processes for Machine Learning. Massachusetts
Institute of Technology: MIT-Press, 2006.
[4] C.M. ビショップ, 元田, 栗田, 樋口, 松本, 村田: パターン認識と機
械学習(上)(下) ベイズ理論による統計的予測, Springer, 2007.
[5] Duy Nguyen-tuing and Jan Peters: Local gaussian
process regression for real time online model learning and
control, In In Advances in Neural Information Processing
Systems 22 (NIPS), 2008.
[6] Yuya Okadome, Kenji Urai, Yutaka Nakamura, Tetsuya
Yomo, and Hiroshi Ishiguro: Adaptive LSH based on the
particle swarm method with the attractor selection model
for fast approximation of Gaussian process regression,
Journal of Artificial Life and Robotics, 2014.](https://image.slidesharecdn.com/explanationofgpr-161227104139/85/GPR-Gaussian-Process-Regression-1-320.jpg)
![① ガウス過程回帰は様々な分野に応用されているカーネル法
の一種であり，多様な課題に対しての応用が期待されている[1]．
② また，回帰（関数近似）やクラスタリングにおいてガウス過
程回帰などのカーネル法の有効性が知られている[2]．
③ カーネル法では入力空間が高次元であっても，空間内の各点間の近傍
関係をカーネル関数で表現するため，問題は高々データ数のオーダーに落ち
る．さらに，ノイズの多いデータに対して過学習の心配がなく，
汎用性に優れるという特徴を有する．
[1] 中村泰, 石黒浩: Gaussian process regression を用いた確率的方策に対する方策勾配法, IEICE, 2012.
[2] 大羽成征, 石井信, 佐藤雅昭: ガウス過程法のオンライン学習, IEICE, 2001.
ガウス過程回帰（Gaussian Process Regression : GPR）](https://image.slidesharecdn.com/explanationofgpr-161227104139/85/GPR-Gaussian-Process-Regression-3-320.jpg)
![ガウス雑音を伴う線形回帰モデル
ガウス過程回帰の導出（1/15）
ここで， とし，このノイズは別の入力に対して独立に定ま
るとする．また は，モデルのパラメータである．ここで，得られた
入力ベクトルをまとめて行列 として改めて定義する．また，それぞ
れの入力に対する出力 もまとめてベクトル として定義する．この
とき，入力 が得られた時に出力 が得られる確率を文献[3][4]
を参考に，途中式を埋めながら，次ページ以降で計算していく．
[3] Carl Edward Rasmussen and Christopher K. Williams: Gaussian Processes for Machine Learning. Massachusetts Institute of
Technology: MIT-Press, 2006.
[4] C.M. ビショップ, 元田, 栗田, 樋口, 松本, 村田: パターン認識と機械学習(上)(下) ベイズ理論による統計的予測, Springer, 2007.](https://image.slidesharecdn.com/explanationofgpr-161227104139/85/GPR-Gaussian-Process-Regression-6-320.jpg)
![ガウス過程回帰を実際に計算する上で，最も大きな計算量を要する部分は，
の行列の逆行列を計算する部分であり，通常の方法では の計算量がかかる．
また，新しいテスト点が与えられたとき，予測器から得られる予測値の計算には，ベク
トルと行列の掛け算を要し，その計算量は である．
このように，ガウス過程回帰では大きな訓練データ集合に対して，その直接的な適用
は不可能になるため，様々な近似手法が提案されており[4]，厳密な手法と比較して，
より高速に，より大きな訓練集合に大して適用可能となっている．
サンプルサイズの増加が憂慮される実問題においては，その適用に向けた高速化が大
きな課題である．近年，データセットを局所で分割することでガウス過程回帰の計算を
高速化するlocal GP等が提案されており[5]，他にはハッシュ関数を利用したガウス過程
回帰の高速化も提案されている[6]．
おわりに：ガウス過程回帰の計算コストと高速化
[4] C.M. ビショップ, 元田, 栗田, 樋口, 松本, 村田: パターン認識と機械学習(上)(下) ベイズ理論による統計的予測, Springer, 2007.
[5] Duy Nguyen-tuing and Jan Peters: Local gaussian process regression for real time online model learning and control, In In Advances
in Neural Information Processing Systems 22 (NIPS), 2008.
[6] Yuya Okadome, Kenji Urai, Yutaka Nakamura, Tetsuya Yomo, and Hiroshi Ishiguro: Adaptive LSH based on the particle swarm method
with the attractor selection model for fast approximation of Gaussian process regression, Journal of Artificial Life and Robotics, 2014.](https://image.slidesharecdn.com/explanationofgpr-161227104139/85/GPR-Gaussian-Process-Regression-35-320.jpg)
![[DL輪読会]Understanding Black-box Predictions via Influence Functions](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/dlhacksinffunc-170822055634-thumbnail.jpg?width=560&fit=bounds)
![[DL輪読会]Recent Advances in Autoencoder-Based Representation Learning](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20190119dljournalclubweb-190401063633-thumbnail.jpg?width=560&fit=bounds)
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- 3. ① ガウス過程回帰は様々な分野に応用されているカーネル法 の一種であり，多様な課題に対しての応用が期待されている[1]． ② また，回帰（関数近似）やクラスタリングにおいてガウス過 程回帰などのカーネル法の有効性が知られている[2]． ③ カーネル法では入力空間が高次元であっても，空間内の各点間の近傍 関係をカーネル関数で表現するため，問題は高々データ数のオーダーに落ち る．さらに，ノイズの多いデータに対して過学習の心配がなく， 汎用性に優れるという特徴を有する． [1] 中村泰, 石黒浩: Gaussian process regression を用いた確率的方策に対する方策勾配法, IEICE, 2012. [2] 大羽成征, 石井信, 佐藤雅昭: ガウス過程法のオンライン学習, IEICE, 2001. ガウス過程回帰（Gaussian Process Regression : GPR）
- 6. ガウス雑音を伴う線形回帰モデル ガウス過程回帰の導出（1/15） ここで， とし，このノイズは別の入力に対して独立に定ま るとする．また は，モデルのパラメータである．ここで，得られた 入力ベクトルをまとめて行列 として改めて定義する．また，それぞ れの入力に対する出力 もまとめてベクトル として定義する．この とき，入力 が得られた時に出力 が得られる確率を文献[3][4] を参考に，途中式を埋めながら，次ページ以降で計算していく． [3] Carl Edward Rasmussen and Christopher K. Williams: Gaussian Processes for Machine Learning. Massachusetts Institute of Technology: MIT-Press, 2006. [4] C.M. ビショップ, 元田, 栗田, 樋口, 松本, 村田: パターン認識と機械学習(上)(下) ベイズ理論による統計的予測, Springer, 2007.
- 7. ガウス過程回帰の導出（2/15） 入力 が得られた時に出力 が得られる確率： 平均 ，分散 のガウス分布となる．
- 8. ガウス過程回帰の導出（3/15） ここで，事前分布を導入する． と仮定すると，データ ， が得られたときの モデルパラメータ の事後確率 :
- 10. ガウス過程回帰の導出（5/15） がいえ，平均 ,分散 のガウス分布に従 うことが求められる．つまり，データセット( , ) より， と の対応を示す関数の分 布が得られることがわかる．
- 11. ガウス過程回帰の導出（6/15） 以上の結果を用いて予測を行う．つまり，新たに入力 が得られた時に，この入力に 対して構築された分布関数（データセット により学習した予測器）が出す 値を予測する．ここで予測するのはノイズが加わる前の値 である．つまり， の下で が出力される確率 を計算すればよい．先ほどの結果より， 次式がいえる． つまり， が定数であることに注意すると : 続く→
- 12. ガウス過程回帰の導出（7/15） つまり : → が得られた時の の分布は，平均 ，分散 の ガウス分布に従う．
- 17. ガウス過程回帰の導出（12/15） これら の期待値と分散の結果は という記法を導入し， この時の入力ベクトル の次元を 次元，サンプルサイズを とした上で， ※ と定義することで???
- 28. 訓練データ数の数が大きいほど，予測分布の分散が小さくなり，平均値が真の値sin(x)に 近づく．また，オーバーフィッティングも生じておらず，良好な推定結果が得られた． N=5 N=10 N=500 関数sin(x)の推定 訓練データ数：N 多くの訓練データがあれば，より正確な予測が可能 データ数と推定結果
- 29. が与えられた場合に，元の関数 を推定する関数 近似を行った． 問題設定： GPRによる関数近似（入力次元2：出力次元1） 入力次元を2次元に増やした，関数 にガウス 性のノイズを加えたデータ： ※次ページ以降に示す実験結果の右図は， の断面における回帰の様子を 示している．
- 35. ガウス過程回帰を実際に計算する上で，最も大きな計算量を要する部分は， の行列の逆行列を計算する部分であり，通常の方法では の計算量がかかる． また，新しいテスト点が与えられたとき，予測器から得られる予測値の計算には，ベク トルと行列の掛け算を要し，その計算量は である． このように，ガウス過程回帰では大きな訓練データ集合に対して，その直接的な適用 は不可能になるため，様々な近似手法が提案されており[4]，厳密な手法と比較して， より高速に，より大きな訓練集合に大して適用可能となっている． サンプルサイズの増加が憂慮される実問題においては，その適用に向けた高速化が大 きな課題である．近年，データセットを局所で分割することでガウス過程回帰の計算を 高速化するlocal GP等が提案されており[5]，他にはハッシュ関数を利用したガウス過程 回帰の高速化も提案されている[6]． おわりに：ガウス過程回帰の計算コストと高速化 [4] C.M. ビショップ, 元田, 栗田, 樋口, 松本, 村田: パターン認識と機械学習(上)(下) ベイズ理論による統計的予測, Springer, 2007. [5] Duy Nguyen-tuing and Jan Peters: Local gaussian process regression for real time online model learning and control, In In Advances in Neural Information Processing Systems 22 (NIPS), 2008. [6] Yuya Okadome, Kenji Urai, Yutaka Nakamura, Tetsuya Yomo, and Hiroshi Ishiguro: Adaptive LSH based on the particle swarm method with the attractor selection model for fast approximation of Gaussian process regression, Journal of Artificial Life and Robotics, 2014.