Nicht-lineare Interaktionen zwischen Merkmalen in Sprach- und Bildklassifizierungsmodellen spiegeln die zugrunde liegende Struktur der Daten wider, wie Syntax, Phonetik und Objektgrenzen.
Gaussian-Prozess-neuronale additive Modelle (GP-NAM) bieten eine effiziente und interpretierbare Methode für das maschinelle Lernen mit Tabellendaten, indem sie die Flexibilität von Gaussian-Prozessen mit der Struktur additiver Modelle kombinieren.