高斯过程回归的文献综述

高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR）是一种基于贝叶斯学派的非参数回归方法。它使用高斯过程（Gaussian Process, GP）对函数进行建模，通过训练数据对函数进行学习和预测。GPR 能够有效地处理高维数据和非线性问题，并且能够提供对预测的不确定性估计。下面是一些关于高斯过程回归的文献综述：

1. Rasmussen C E, Williams C K I. Gaussian Processes for Machine Learning[M]. MIT Press, 2006. 这是高斯过程回归的经典著作，介绍了高斯过程的基本概念和应用，包括高斯过程回归、分类、核函数等。

2. Duvenaud D K, Rippel O, Adams R P. Avoiding pathologies in very deep networks[C]//Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning (ICML-15), 2015: 1366-1374. 这篇论文介绍了如何使用高斯过程回归来学习深度神经网络的超参数，从而避免网络退化的问题。

3. Lawrence N D. Gaussian process latent variable models for visualisation of high dimensional data[J]. Advances in neural information processing systems, 2004, 16: 329-336. 这篇论文介绍了一种使用高斯过程回归进行数据降维和可视化的方法，称为高斯过程潜在变量模型（Gaussian Process Latent Variable Model, GPLVM）。

4. Gal Y, Ghahramani Z. Dropout as a Bayesian approximation: Representing model uncertainty in deep learning[C]//Proceedings of the 33rd International Conference on Machine Learning (ICML-16), 2016: 1050-1059. 这篇论文介绍了一种使用高斯过程回归来表示神经网络的不确定性的方法，称为贝叶斯Dropout（Bayesian Dropout）。

5. Bonilla E V, Chai K M, Williams C K I. Multi-task Gaussian process prediction[C]//Advances in Neural Information Processing Systems, 2008: 153-160. 这篇论文介绍了一种使用高斯过程回归进行多任务学习的方法，即多任务高斯过程预测（Multi-Task Gaussian Process Prediction, MTGPP）。

6. Nguyen T T, Bonilla E V, Chai K M, et al. Predicting 3D facial deformation parameters using Gaussian process regression[C]//2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. IEEE, 2010: 281-288. 这篇论文介绍了一种使用高斯过程回归进行三维面部形变参数预测的方法。

以上是一些关于高斯过程回归的文献综述，希望对您有所帮助。