Random process
2021. 5. 27. 11:08ㆍ베이지안 딥러닝
무한 차원의 vector를 random process
vector : 함수
함수들의 공간에 확률을 부여
무한 차원은 mean, covariate matrix를 계산할수 없으므로 random process를 생각함.
랜덤 프로세스가 주어지면, 유한차원의 확률만 정의된다.
Fixed w에 대해, $X_t (w)$ 를 sample path라고 한다.
- 종류들
- time : discrete vs continuous
- value : discrete vs continuous
Brownian motion : continuous-time continuous-valued random process
Moment
Gaussian process에서는 mean이 0일때, auto-correlation function, acf만 알면 된다.
Stationarity
Gaussian process는 wss이다.
물리적인 의미 : 시간이 많이 달라지면, 많이 달라지고, 비슷한 시간에서는 출력이 비슷함. => 부드러운 random process를 construct할수 있음.(16분 40초)
의문점:
- sss이면서 wss가 아닌건 뭘까?
- 종수님 답변 : Sss에서 조건하나 생략해도 문제없으니까 간단하게 wss로 정의하자
- kernel function이 뭐지?(17분 30초)
- 이것에 대한 답변은 다음 functional analysis에 나옴.
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