問題タブ [gpflow]

GPflow には複数の時系列があり、時系列全体でサンプリング時間が調整されておらず、時系列の長さが異なる場合があります (縦方向のデータ)。それらは同じGPからの独立した実現であると思います。これを svgp で、より一般的には GPflow で処理する正しい方法は何ですか? 共地域化を使用する必要がありますか? coregionalization ノートブックは、相関する軌道を想定していましたが、私は共有平均/カーネルが必要ですが、独立しています。

私はSGPRモデルを持っています:

そして、誘導変数を割り当てたいのですが、次のように形状が異なります。

しかし、私がそれを行うと、私は得ました:

モデルを再定義せずに誘導変数を再割り当てする方法はありますか?

コンテキスト: 誘導変数を使用してモデルを最適化する代わりに、誘導変数を最適化せずにモデルを最適化し、最適化の各ステップで誘導変数を手動で再割り当てしたいと考えています。