Sebastian Reich

Esta investigación se centra en incorporar la incertidumbre en las predicciones utilizando inferencia bayesiana.

Presentamos la Inversión de Kalman en Ensamble Dropout para una estimación de parámetros de alta dimensión efectiva.

Presentando un nuevo método para muestreo de distribuciones de probabilidad complejas en la inferencia bayesiana.

El muestreo local ofrece una nueva forma de manejar datos complejos de manera eficiente.