Zobrazeno 1 - 10
of 5 035
pro vyhledávání: '"Variational bayesian inference"'
Autor:
Wang, Chao, Li, Shaofan
In this work, we have developed a variational Bayesian inference theory of elasticity, which is accomplished by using a mixed Variational Bayesian inference Finite Element Method (VBI-FEM) that can be used to solve the inverse deformation problems of
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.07605
We consider non-linear Bayesian inverse problems of determining the parameter $f$. For the posterior distribution with a class of Gaussian process priors, we study the statistical performance of variational Bayesian inference to the posterior with va
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.18415
We investigate the problem of recovering a structured sparse signal from a linear observation model with an uncertain dynamic grid in the sensing matrix. The state-of-the-art expectation maximization based compressed sensing (EM-CS) methods, such as
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.16947
Correlated survival data are prevalent in various clinical settings and have been extensively discussed in literature. One of the most common types of correlated survival data is clustered survival data, where the survival times from individuals in a
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.00177
We discuss an approach to mathematically modelling systems made of objects that are coupled together, using generative models of the dependence relationships between states (or trajectories) of the things comprising such systems. This broad class inc
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.11630
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.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Future wireless networks are envisioned to provide ubiquitous sensing services, which also gives rise to a substantial demand for high-dimensional non-convex parameter estimation, i.e., the associated likelihood function is non-convex and contains nu
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.05382
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.