An Analysis of Posterior Collapse, Parameterization and Initialization in Variational Deep Gaussian Processes
变分深度高斯过程中的后验坍缩、参数化和初始化分析
机构 * Department of Computer Science and Artificial Intelligence（计算机科学与人工智能系） ； Universidad de Granada（格拉纳达大学） ； Department of Quantitative Methods（定量方法系） ； CUNEF Universidad Madrid, Spain（CUNEF马德里大学, 西班牙） ； Department of Computer Science and Centro de Investigación Avanzada en Física Fundamental（计算机科学系和先进物理基础研究中心） ； Universidad Autónoma de Madrid（马德里自治大学）
AI总结 研究变分深度高斯过程的后验坍缩问题，发现线性先验均值函数的优势源于改善初始化时的优化条件，提出零先验均值的替代初始化方法，避免后验坍缩并提升稳定性。
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