「Gaussian Process」の検索結果
11 件We study data-driven real-time economic optimization of a multi-product chemical reactor when no reliable firs
Bayesian optimization (BO) is a widely used approach for black-box optimization that uses a Gaussian process (
Compositional priors describe the generic properties of layered functions in deep Bayesian models, where deep
In the sciences, regression tasks often require predicting high-dimensional outputs from few training examples
自動識別装置（AIS）データから船舶の軌跡を予測するためのオードインアリティー方程式（ODE）にベイズ推論を用いたモデルを開発しました。このモデルは、軌跡の不確実性も同様に予測されるため、安心して判断・意思決定が可能にな
難しい問題であるニューラルネットワークの予測不確実性を量化することで、予測精度を高め、信頼性を向上させる。深いアンサンブル法は複数のモデルの訓練および評価を必要とする。対照的に、ここでは潜在分散偏差の情報を使用して、広い
この研究では、G-solver という完全なガウシアンと分散フレームワークを提案します。
Gradient observations can substantially improve Gaussian process (GP) surrogates, particularly in high-dimensi
Shapley values are a principled attribution measure widely used in interpretable machine learning, but their e
Foundation models (FMs) have achieved substantial success in generalizing across tasks without problemspecific
Gradient-based algorithms are central to modern statistical estimation, yet their statistical analysis is ofte