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...
Автор: | Lienart, T |
---|---|
Інші автори: | Doucet, A |
Формат: | Дисертація |
Мова: | English |
Опубліковано: |
2017
|
Предмети: |
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
Neural networks for inference, inference for neural networks
за авторством: Webb, S
Опубліковано: (2018) -
Piecewise-deterministic Markov chain Monte Carlo
за авторством: Vanetti, P
Опубліковано: (2019) -
Information-Geometric Markov Chain Monte Carlo Methods Using Diffusions
за авторством: Samuel Livingstone, та інші
Опубліковано: (2014-06-01) -
Bayesian inference with geodetic applications /
за авторством: 253571 Koch, Karl-Rudolf, та інші
Опубліковано: (1990) -
The predictive view of Bayesian inference
за авторством: Fong, CHE
Опубліковано: (2021)