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...
Tác giả chính: | Lienart, T |
---|---|
Tác giả khác: | Doucet, A |
Định dạng: | Luận văn |
Ngôn ngữ: | English |
Được phát hành: |
2017
|
Những chủ đề: |
Những quyển sách tương tự
-
Neural networks for inference, inference for neural networks
Bằng: Webb, S
Được phát hành: (2018) -
Piecewise-deterministic Markov chain Monte Carlo
Bằng: Vanetti, P
Được phát hành: (2019) -
Information-Geometric Markov Chain Monte Carlo Methods Using Diffusions
Bằng: Samuel Livingstone, et al.
Được phát hành: (2014-06-01) -
Bayesian inference with geodetic applications /
Bằng: 253571 Koch, Karl-Rudolf, et al.
Được phát hành: (1990) -
The predictive view of Bayesian inference
Bằng: Fong, CHE
Được phát hành: (2021)