Proceso gaussiano profundo

Un proceso gaussiano profundo consiste en conectar los modelos gaussianos tradicionales ―modelos probabilísticos no neuronales, excelentes para regresión y estimación de incertidumbre― en una estructura jerárquica o de múltiples capas.

Matemáticamente, la salida de un proceso gaussiano se convierte en la entrada del siguiente.

Los procesos gaussianos profundos permiten modelar relaciones no lineales extremadamente complejas y mapeos de datos abstractos, de forma similar a como lo hace una red neuronal profunda, pero con una importante ventaja matemática: el modelo calcula de forma nativa qué tan seguro está de su predicción (incertidumbre) en cada nivel del camino.