Zobrazeno 1 - 10
of 609
pro vyhledávání: '"Multivariate Gaussian processes"'
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:
ApJ 905 155 (2020)
The radial velocity method is one of the most successful techniques for the discovery and characterization of exoplanets. Modern spectrographs promise measurement precision of ~0.2-0.5 m/s for an ideal target star. However, the intrinsic variability
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2009.01085
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
We propose multivariate nonstationary Gaussian processes for jointly modeling multiple clinical variables, where the key parameters, length-scales, standard deviations and the correlations between the observed output, are all time dependent. We perfo
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1910.05851
The covariance structure of multivariate functional data can be highly complex, especially if the multivariate dimension is large, making extensions of statistical methods for standard multivariate data to the functional data setting challenging. For
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1910.03134
Publikováno v:
In Journal of Biomedical Informatics May 2021 117
Species distribution models (SDM) are a key tool in ecology, conservation and management of natural resources. Two key components of the state-of-the-art SDMs are the description for species distribution response along environmental covariates and th
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1809.02432
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:
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2020
Recently there has been an increasing interest in the multivariate Gaussian process (MGP) which extends the Gaussian process (GP) to deal with multiple outputs. One approach to construct the MGP and account for non-trivial commonalities amongst outpu
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1901.11512
Autor:
Geiger, Bernhard C., Koch, Tobias
Publikováno v:
IEEE Trans. on Information Theory 65(10):6496-6518. (C) IEEE 2019
The authors have recently defined the R\'enyi information dimension rate $d(\{X_t\})$ of a stationary stochastic process $\{X_t,\,t\in\mathbb{Z}\}$ as the entropy rate of the uniformly-quantized process divided by minus the logarithm of the quantizer
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1712.07863