Artigos mais recentes para Processos Gaussianos

Uma nova estrutura resolve PDEs de forma eficiente enquanto lida com incertezas.

Uma nova abordagem que combina aprendizado por reforço e otimização bayesiana pra uma tomada de decisão melhor.

Uma olhada em como a otimização bayesiana enfrenta desafios de alta dimensão.

Um novo método melhora a forma como os robôs mapeiam seus ambientes usando tecnologias avançadas.

Um novo método melhora previsões em sistemas complexos usando aprendizado profundo e processos gaussianos.

Esse artigo explora como os drones localizam sinais de rádio de forma autônoma.

Saiba como o DESI supera a turbulência atmosférica para medições astronômicas precisas.

Um novo método melhora os modelos GP pra lidar com designs complexos impressos em 3D.

Um novo método pra estimar expectativas condicionais de forma eficiente em ambientes incertos.

Pesquisadores melhoram os métodos de detecção do sinal fraco de 21 cm do espaço profundo.

Cientistas usam aprendizado de máquina pra melhorar as previsões em combinações de remédios pra câncer.

Um novo método pra ajustar hiperparâmetros usando ideias bayesianas.

Essa pesquisa melhora Processos Gaussianos usando recursos de Fourier adaptativos para previsões melhores.

Analisando a relação entre processos Gaussianos e espaços de Hilbert com núcleo reprodutivo.

Cientistas analisam imagens do cérebro pra estudar doenças cognitivas como o Alzheimer.

Uma nova abordagem pra distinguir estrelas misturadas em imagens astronômicas usando aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem para otimização de topologia usando aprendizado de máquina aumenta a eficiência do design.

Aprenda como Processos Gaussianos melhoram previsões e lidam com incertezas na análise de dados.

Apresentando uma nova maneira de enfrentar desafios complexos de otimização em várias áreas.

Esse artigo destaca o uso de Processos Gaussianos na análise de pesquisa clínica.

Uma nova abordagem bayesiana melhora os processos gaussianos para uma previsão e manejo de incertezas melhores.

Novos modelos melhoram a geração de vídeo ao capturar relações espaciais e temporais importantes.

O GP-KAN junta Processos Gaussianos e Redes Kolmogorov-Arnold pra fazer previsões eficientes.

Um novo método melhora modelos de ordem reduzida usando aprendizado bayesiano e processos gaussianos.

Uma visão geral dos processos gaussianos, núcleos e sua importância na teoria quântica e na análise de dados.

Explorando jeitos de prever eventos futuros a partir de dados que tão sempre rolando.

Esse estudo melhora a aprendizagem ativa usando derivadas pra fazer previsões melhores.

GRBs oferecem dicas importantes sobre a expansão do universo e como medir distâncias.

Um novo método melhora a classificação ajustando modelos a padrões de dados que mudam.

Aprenda como processos gaussianos lidam com a incerteza de previsão em aprendizado de máquina.

Novo método melhora previsões de energia eólica a longo prazo usando locais de turbinas e dados climáticos.

Novo método melhora modelos de processo gaussiano para previsões mais rápidas com dados em tempo real.

Este estudo apresenta métodos para otimização bayesiana em diferentes espaços de busca.

A pesquisa melhora a modelagem preditiva para o armazenamento seguro de resíduos nucleares em formações de sal-gema.

Um método pra melhorar simulações usando ideias bayesianas e aprendizado ativo.

Um novo método pra melhorar a amostragem em problemas inversos bayesianos complexos.

Um novo método acelera o estudo de fases de materiais usando aprendizado ativo.

Um novo modelo melhora a análise de ECG ao integrar classificação precisa e estimativa de incerteza.

Esse artigo fala sobre como combinar métodos melhora a eficácia do aprendizado dos operadores.

A pesquisa combina aprendizado de máquina e física pra melhorar a precisão das simulações de aglomerados estelares.