Inference on Markov random fields: methods and applications
<p>This thesis considers the problem of performing inference on undirected graphical models with continuous state spaces. These models represent conditional independence structures that can appear in the context of Bayesian Machine Learning. In the thesis, we focus on computational methods and...
מחבר ראשי: | Lienart, T |
---|---|
מחברים אחרים: | Doucet, A |
פורמט: | Thesis |
שפה: | English |
יצא לאור: |
2017
|
נושאים: |
פריטים דומים
-
Neural networks for inference, inference for neural networks
מאת: Webb, S
יצא לאור: (2018) -
Piecewise-deterministic Markov chain Monte Carlo
מאת: Vanetti, P
יצא לאור: (2019) -
Information-Geometric Markov Chain Monte Carlo Methods Using Diffusions
מאת: Samuel Livingstone, et al.
יצא לאור: (2014-06-01) -
Bayesian inference with geodetic applications /
מאת: 253571 Koch, Karl-Rudolf, et al.
יצא לאור: (1990) -
The predictive view of Bayesian inference
מאת: Fong, CHE
יצא לאור: (2021)