核函數 Kernel Function
核函數 Kernel Function 又稱協方差函數(covariance function),輸入兩個點 x 與 x′,輸出它們函數值的相關程度:距離越近,相關通常越高。在高斯過程中,核函數與均值函數共同定義整個先驗分佈,等價於對「目標函數長甚麼樣」作出假設。最常見的是 RBF 核(徑向基核),形式為 k(x, x′) = σ² exp(−‖x − x′‖² / 2ℓ²),隱含函數無限光滑的假設;另有 Matérn 核等允許較粗糙函數的選擇。核函數中的超參數(如長度尺度 ℓ、訊號方差 σ²)一般由數據估計,但核家族的選擇本身是人為決定,不同選擇會得出不同的後驗與不確定區間,使用時宜做敏感性檢查。
相關筆記:高斯過程 Gaussian Process 與採集函數:貝葉斯優化的數學引擎
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