arxivPaper only2026-07-22
Adaptive Bayesian Online Learning via Expert Aggregation
Bayesian online learning promises uncertainty-aware prediction on data streams, but its performance hinges on
少数データ向き自然言語処理RAG回帰
- 用途
- 回帰
- 難易度
- Hard
- コスト
- Low
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「Gaussian Process」の検索結果
7 件arxivPaper only2026-07-22
High Minima of Gaussian Processes: Overshoots and Minimizer Locations
Let $X(t)$, $t\in K$, be a centred Gaussian process with continuous sample paths on a compact metric space $K$
少数データ向きコンピュータビジョンセグメンテーション
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
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arxivPaper only2026-07-21
A Bayesian Framework for Built-in Input Dimension Reduction for Gaussian Process Modeling
高次元の入力がGaussian Processモデルへの適合性を低下させていることを問題にした研究。この研究では、入力を自動減少させる方法を提案し、実験で入力の減少が適合性を向上させることを見出した。
少数データ向きMLOpsモデルデプロイ
- 用途
- Gaussian Processモデルの入力を自動減少させる方法
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
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arxivPaper only2026-07-15
Operator-Informed Gaussian Processes for Complex Helmholtz Wavefields: From Synthetic Benchmarks to In Vivo Brain Elastography
Helmholtz方程式は、時間共伴振波の伝播を記述する重要な方程式であり、媒質が損失した場合複素係数を持ちます。ここでは、空間での波場から波方程式を推測するために、物理知識に基づくGaussian Process（GP
少数データ向き強化学習マルチエージェント回帰テキスト
- 用途
- 复雑なHelmholtz波場のための物理知識に基づくGaussian Process
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
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arxivPaper only2026-07-13
Adapting Evidential Neural Networks to Test-Time Neighbor Fusion Improves Molecular Property Prediction
分子特性予測を改善するための、新しいフレームワークを提案する。フレームワークは、有望な分子特性を予測することができる。
少数データ向きMLOpsモデルデプロイ
- 用途
- 有望な分子特性予測
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
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arxivPaper only2026-07-12
GNet: A scalable and flexible Gaussian process network with nonparametric neurons
We develop GNet, a scalable and flexible Gaussian process network with nonparametric activation functions mode
少数データ向き自然言語処理RAG回帰
- 用途
- 回帰
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
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arxivPaper only2026-07-10
Deep Gaussian Processes on Directed Acyclic Graphs
この研究は、多くの現実世界のプロセスがディレクトグラフ(DAG)上で実装できることを証明しました。 DAG上の関数の部分観測、観測のノイズや不規則な測定値は、機能の再構成、不確実性の伝播、推定に大きな障壁となることがあり
説明可能コンピュータビジョンセグメンテーション
- 用途
- DAG上での実験結果の再構成
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
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