GPRtutorial1.高斯过程回归原理1.1高斯过程1.2高斯过程回归2.python实现高斯过程回归2.1参数详解2.2核函数cookbook2.2代码模版附录-数学基础知识A1高斯分布的基本性质A2贝叶斯框架A3后验预测分布参考资料1.高斯过程回归原理高斯过程回归(Gaussianprocessregression,GPR)是一个随机过程（按时间或空间索引的随机变量集合），这些随机变量的每个有限集合都服从多元正态分布，即它们的每个有限线性组合都是正态分布。高斯过程的分布是所有这些（无限多）随机变量的联合概率分布。1.1高斯过程定义：一个高斯过程是一组随机变量的集合，这组随机变量的每个有

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前言文献名称：LearnedImageCompressionwithDiscretizedGaussianMixtureLikelihoodsandAttentionModules本文基于CompressAI的库进行复现github地址：compressAI关于compressAI相关博客说明：CompressAI：基于pytorch的图像压缩框架使用安装好compressai后相当于把这个底层库引入了我们的工程相关环境搭配可以参考JointAutoregressiveandHierarchicalPriorsforLearnedImageCompression文献复现文献复现同样都是使用co

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