基于GP-EST的贝叶斯算法在高斯过程中进行图像分类的MATLAB代码

简介：
本研究提出了一种利用GP-EST方法优化贝叶斯算法，应用于高斯过程中的图像分类问题，并提供了相应的MATLAB实现代码。 贝叶斯算法图像分类的GP-EST：这是一种使用高斯过程假设进行贝叶斯优化算法的MATLAB演示，并且它对GP-UCB进行了统一和改进的可能性处理。该算法在2016年国际人工智能与统计会议（AISTATS）上发表的一篇名为《强盗环境中利用高斯过程进行优化估计》的文章中得到了详细的描述，作者为Zi Wang、Bolei Zhou 和 Stefanie Jegelka。 为了运行这个代码，你需要先安装由Carl Rasmussen和Hannes Nickisch开发的gpml工具箱。关于如何操作的具体指导可以在gpo_example.m文件中找到。 本段落不仅进行了合成函数实验，还针对轨迹优化的初始化调整和图像分类参数调整进行了实验。其中，轨迹优化试验基于Drake工具包中的Airplane2D示例进行；而图像分类则遵循了NIPS 2014论文《使用位置数据库学习场景识别的深度特征》中Zhou等人的研究方法。所有数据集都可以在线获取到。