Zobrazeno 1 - 10
of 134
pro vyhledávání: '"multiple importance sampling"'
Publikováno v:
Stats, Vol 7, Iss 2, Pp 434-444 (2024)
Estimating parameters for multiple datasets can be time consuming, especially when the number of datasets is large. One solution is to sample from multiple datasets simultaneously using Bayesian methods such as adaptive multiple importance sampling (
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/fe0d1bbf98a9473b87ad998fd457ba32
Autor:
Mateu Sbert, László Szirmay-Kalos
Publikováno v:
EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, Vol 2023, Iss 1, Pp 1-18 (2023)
Abstract Multiple importance sampling combines the probability density functions of several sampling techniques into an importance function. The combination weights are the proportion of samples used for the particular techniques. This paper addresse
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/394814d661fb4987bfcb69b564ddb972
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.
Autor:
Nick van Osta, Feddo P. Kirkels, Tim van Loon, Tijmen Koopsen, Aurore Lyon, Roel Meiburg, Wouter Huberts, Maarten J. Cramer, Tammo Delhaas, Kristina H. Haugaa, Arco J. Teske, Joost Lumens
Publikováno v:
Frontiers in Physiology, Vol 12 (2021)
Introduction: Computational models of the cardiovascular system are widely used to simulate cardiac (dys)function. Personalization of such models for patient-specific simulation of cardiac function remains challenging. Measurement uncertainty affects
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ac762288c42c4d8a9db513426f2bbe28
Autor:
Mateu Sbert, László Szirmay-Kalos
Publikováno v:
Entropy, Vol 24, Iss 9, p 1240 (2022)
Multiple Importance Sampling (MIS) combines the probability density functions (pdf) of several sampling techniques. The combination weights depend on the proportion of samples used for the particular techniques. Weights can be found by optimization o
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/65452a02e681402fa98031e1e0f23edf
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:
EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, Vol 2018, Iss 1, Pp 1-15 (2018)
Abstract We revisit the multiple importance sampling (MIS) estimator and investigate the bound on the efficiency improvement over balance heuristic estimator with equal count of samples established in Veach’s thesis. We revise the proof for this an
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/9ff4a8d8d79d4204b96483364ad03be3
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.