Zobrazeno 1 - 10
of 33
pro vyhledávání: '"Lahouel, Kamel"'
The method of occupation kernels has been used to learn ordinary differential equations from data in a non-parametric way. We propose a two-step method for learning the drift and diffusion of a stochastic differential equation given snapshots of the
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.15661
Learning a nonparametric system of ordinary differential equations (ODEs) from $n$ trajectory snapshots in a $d$-dimensional state space requires learning $d$ functions of $d$ variables. Explicit formulations scale quadratically in $d$ unless additio
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2306.10189
Learning nonparametric systems of Ordinary Differential Equations (ODEs) dot x = f(t,x) from noisy data is an emerging machine learning topic. We use the well-developed theory of Reproducing Kernel Hilbert Spaces (RKHS) to define candidates for f for
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2206.15215
Publikováno v:
In Journal of Computational Physics 15 June 2024 507
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Lahouel, Kamel, Younes, Laurent, Danilova, Ludmila, Giardiello, Francis M., Hruban, Ralph H., Groopman, John, Kinzler, Kenneth W., Vogelstein, Bert, Geman, Donald, Tomasetti, Cristian
Publikováno v:
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2020 Jan . 117(2), 857-864.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/26896952
We analyze control of the familywise error rate (FWER) in a multiple testing scenario with a great many null hypotheses about the distribution of a high-dimensional random variable among which only a very small fraction are false, or "active". In ord
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1509.03737
The problem of target localization with noise is addressed. The target is a sample from a continuous random variable with known distribution and the goal is to locate it with minimum mean squared error distortion. The localization scheme or policy pr
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1504.05996
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.