Derniers articles pour Processus Gaussien

Un guide des techniques d'analyse bayésienne pour la prévision des données spatiales.

Cet article explore des méthodes pour améliorer les processus gaussiens grâce à l'incorporation de gradients et des ajustements de covariance.

Une nouvelle étude dévoile des retards de lumière inattendus autour des trous noirs supermassifs.

Une revue de différentes méthodes pour prédire les changements de température dans les villes américaines.

Les scientifiques améliorent l'efficacité de la découverte de matériaux en intégrant des connaissances d'experts avec l'optimisation bayésienne.

Une nouvelle approche pour comprendre et prédire les habitudes de fumer.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse de fiabilité dans l'aérospatial en utilisant des processus gaussiens profonds.

Un aperçu des méthodes pour analyser de gros ensembles de données spatiales et leurs défis.

Cet article examine le rôle de l'apprentissage actif dans l'analyse de sensibilité globale pour améliorer la collecte de données.

Enquête sur le lien entre la matière noire, l'énergie noire et l'expansion cosmique.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité de l'optimisation bayésienne et réduit considérablement le temps de calcul.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité et la précision dans la modélisation de commandes réduites.

MMDPGP offre une approche flexible pour regrouper les données d'expression génique à partir de plusieurs répliques.

De nouvelles techniques améliorent l'apprentissage du flux d'énergie pour une livraison d'électricité efficace.

Cette étude automatise la classification des textes scientifiques avec les bonnes ontologies.

Un nouveau cadre améliore la mesure des dispositifs quantiques en s'attaquant aux incertitudes.

Une nouvelle approche combine la physique avec des méthodes basées sur les données pour améliorer la sécurité des structures.

Une nouvelle méthode pour regrouper efficacement et de manière optimale de gros ensembles de données.

Examiner les avantages et les applications des noyaux non stationnaires en apprentissage automatique.

Examiner l'impact des processus gaussiens dans des environnements de données complexes.

Une nouvelle méthode combine des techniques basées sur les données avec des principes physiques pour un meilleur modélisation.

Des méthodes innovantes améliorent le contrôle de la tension dans les systèmes électriques isolés.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions en utilisant des processus gaussiens sur des structures de données inconnues.

MPHD améliore l'optimisation bayésienne en utilisant des connaissances de différents domaines pour de meilleurs résultats.

Un nouveau modèle améliore la quantification de l'incertitude dans les systèmes thermohydrauliques nucléaires.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité de la multiplication de matrices Kronecker pour les tâches d'apprentissage automatique.

Deep Kernel Learning améliore les systèmes de contrôle, garantissant sécurité et fiabilité malgré la complexité.

Cet article présente un modèle pour simplifier des données complexes et de haute dimension en utilisant des processus gaussiens.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la précision des simulations dans plusieurs domaines scientifiques.

Une nouvelle approche améliore la précision dans l'estimation des effets de traitement continu dans différents domaines.

Les chercheurs combinent des sources de données pour améliorer efficacement les prédictions des propriétés moléculaires.

Un nouvel algorithme améliore l'optimisation quand les hyperparamètres sont inconnus.

De nouvelles méthodes améliorent la détection des planètes semblables à la Terre au milieu du bruit stellaire.

Une nouvelle approche bayésienne pour analyser des données avec beaucoup de zéros en santé publique.

Combiner des sources de données diverses améliore la modélisation prédictive dans la recherche sur les matériaux.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et l'efficacité des processus gaussiens pour la prédiction de données.

Un aperçu des rôles de la matière noire et de l'énergie dans l'expansion de l'univers.

De nouvelles méthodes de contrôle améliorent la stabilité des robots d'équilibre sous-actionnés en utilisant des processus gaussiens.

Les scientifiques veulent améliorer les méthodes de détection des exoplanètes similaires à la Terre en dehors de notre système solaire.

Les processus gaussiens offrent des outils de modélisation polyvalents pour diverses applications d'analyse de données.