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sparse gaussian process
搜索结果 - 4
高阶不确定模型中的实时自适应安全关键控制与高斯过程
本文提出了一种适应不确定参数系统的自适应在线学习框架，以确保非平稳环境下的安全临界控制；该方法包括两个阶段，第一阶段基于稀疏高斯过程算法改进，第二阶段提出了基于高阶控制屏障函数的安全过滤器与学习模型相结合，并通过实时障碍物避免实验证明了算法
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4 months ago
通过 Kronecker 乘积来加速高效稀疏高斯过程 (E-SGP) 的流仿真
本研究介绍了一种用于流体力学代理建模的高效稀疏高斯过程（E-SGP）算法，它结合了高效高斯过程（E-GP）和变分能量自由稀疏高斯过程（VEF-SGP）的概念，通过指定诱导点和使用 Kronecker 乘积，显著提高了计算效率。 E-SGP
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7 months ago
变分贝叶斯去除学习
本研究使用变分推断（VI）框架，提出两种新方法解决从少量数据集中删除数据来约略取消贝叶斯模型的后验置信度的问题，并在合成和现实世界的数据集上用对数回归和稀疏高斯过程等贝叶斯模型进行了实证研究。
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4 years ago
AAAI
稀疏高斯过程调制霍克斯过程的变分推断
本文提出了一种新的非参数贝叶斯 Hawkes 过程模型，使用稀疏高斯过程来建模触发核，进而通过新颖的变分推断方案，实现了模型优化的效率提升。通过使用不同的数据集进行了对比，结果表明本方法在模型选择及预测准确性方面均优于现有的频率派和贝叶斯方
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5 years ago
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