Aims:
• To complement lecture material in understanding the principles of inference with Bayesian networks.
• To gain experience with implementing Bayesian inference and Gaussian Processes in software.
• To produce some assessable work for this subject.

锐泽代写，专门治愈您的坏心情，最近开学的同学比较多，一下子麻爪了，各种academic writing也逐渐升温了，感觉现在忙的像个新生！卡在死胡同里找不到突破口，risepaper是您最明事理的留学写作顾问！

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繁重的作业让人心情难以平复，代做的好多门coursework正在火热进行中，总体感觉这些course比正课要简单许多，有的甚至加班几天便可以全部搞定。

从内容来看，也不显得那么枯燥，内容实用性和趣味性增添了很多。闲来没事预定几个微博大瓜，做一做吃瓜群众，浏览一下娱乐圈的各种八卦！唉，小编的生活就是这样朴实无华，且枯燥！

题目标签是机器学习，以下观点来自机器学习中常用的Gaussian process

用法，不是随机过程中的更加一般化的Gaussian process介绍。

就拿ML中经典的Gaussian process（GP） regression

举例说明吧，做个简单粗暴的介绍。

一种理解GP regression的方式是为数据的回归值建立联合分布。

一些AI顶会里Self-Supervised Learning领域用到计算神经

知识的例子：

Representation Learning with Contrastive Predictive Coding

• Rajesh Rao – Predictive Coding paper

Barlow-Twins by FAIR

• Neuroscientist Barlow’s paper – reduce redundacy – connections to sparse coding/efficient coding

SlowFast Network by FAIR

• Inspirations from P-cells and M-cells in Retina Ganglion Cells

Origami in N dimensions: How feed-forward networks

manufacture linear separability

Deep Neural Networks as Gaussian Processes