Zobrazeno 1 - 10
of 24
pro vyhledávání: '"Coblenz, Maximilian"'
By sampling from the latent space of an autoencoder and decoding the latent space samples to the original data space, any autoencoder can simply be turned into a generative model. For this to work, it is necessary to model the autoencoder's latent sp
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2309.09916
Publikováno v:
In International Journal of Multiphase Flow December 2024 181
The smooth bootstrap for estimating copula functionals in small samples is investigated. It can be used both to gauge the distribution of the estimator in question and to augment the data. Issues arising from kernel density and distribution estimatio
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2110.03397
Autor:
Mohr, Robert1 (AUTHOR), Coblenz, Maximilian2 (AUTHOR) maximilian.coblenz@hwg-lu.de, Kirst, Peter3 (AUTHOR)
Publikováno v:
Computational Optimization & Applications. Jun2023, Vol. 85 Issue 2, p409-439. 31p.
Publikováno v:
In Journal of Multivariate Analysis September 2018 167:347-365
Publikováno v:
In Journal of Business Venturing Insights June 2018 9:53-59
Autor:
Coblenz, Maximilian1 (AUTHOR) maximilian.coblenz@kit.edu, Holz, Simon1 (AUTHOR), Bauer, Hans‐Jörg1 (AUTHOR), Grothe, Oliver1 (AUTHOR), Koch, Rainer1 (AUTHOR)
Publikováno v:
Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics). Aug2020, Vol. 69 Issue 4, p863-886. 24p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Water, 10 (8), Article: 996
Water, Vol 10, Iss 8, p 996 (2018)
Water
Volume 10
Issue 8
Water, Vol 10, Iss 8, p 996 (2018)
Water
Volume 10
Issue 8
Multivariate quantiles are of increasing importance in applications of hydrology. This calls for reliable methods to evaluate the precision of the estimated quantile sets. Therefore, we focus on two recently developed approaches to estimate confidenc
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::c14f596d31e8cfccd36b0dcbb68aa896
https://publikationen.bibliothek.kit.edu/1000085950/17916117
https://publikationen.bibliothek.kit.edu/1000085950/17916117