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Discovering and Exploiting Structure for Gaussian Processes

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자료유형E-Book
개인저자Gardner, Jacob Ross.
단체저자명Cornell University. Computer Science.
서명/저자사항Discovering and Exploiting Structure for Gaussian Processes.
발행사항[S.l.] : Cornell University., 2018
발행사항Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2018
형태사항123 p.
소장본 주기School code: 0058.
ISBN9780438026575
일반주기 Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 79-10(E), Section: B.
Adviser: Kilian Q. Weinberger.
요약Gaussian processes have emerged as a powerful tool for modeling complex and noisy functions. They have found wide applicability in personalized medicine, time series analysis, prediction tasks in the physical sciences, and recently blackbox opti
요약Despite these two clear advantages, some of the most popular applications of Gaussian processes have focused on exploiting the first advantage of GPs, and very little on exploiting the latter. As an example, in Bayesian optimization, off-the-she
요약In this thesis, we will demonstrate by way of application that the second advantage can be just as critical as the first. By leveraging expert medical knowledge, we develop a GP model that exploits basic facts about human hearing to dramatically
일반주제명Artificial intelligence.
언어영어
기본자료 저록Dissertation Abstracts International79-10B(E).
Dissertation Abstract International
대출바로가기http://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T14998110

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No. 등록번호 청구기호 소장처 도서상태 반납예정일 예약 서비스 매체정보
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