Scalable gaussian processes for characterizing multidimensional change surfaces

Scalable gaussian processes for characterizing multidimensional change surfaces

We present a scalable Gaussian process model for identifying and characterizing smooth multidimensional changepoints, and automatically learning changes in expressive covariance structure. We use Random Kitchen Sink features to exibly define a change surface in combination with expressive spectral m...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục
Những tác giả chính:	Herlands, W, Wilson, A, Nickisch, H, Flaxman, S, Neill, D, van Panhuis, W, Xing, E
Định dạng:	Conference item
Được phát hành:	Journal of Machine Learning Research 2016

Những quyển sách tương tự

Scalable inference and private co-training for Gaussian processes
Bằng: Thomas, O
Được phát hành: (2017)

Modulating scalable Gaussian processes for expressive statistical learning
Bằng: Liu, Haitao, et al.
Được phát hành: (2022)

A Scalable Gaussian Process Approach to Shear Mapping with MuyGPs
Bằng: Gregory Sallaberry, et al.
Được phát hành: (2025-01-01)

Understanding and comparing scalable Gaussian process regression for big data
Bằng: Liu, Haitao, et al.
Được phát hành: (2020)

Scalable Indoor Localization via Mobile Crowdsourcing and Gaussian Process
Bằng: Qiang Chang, et al.
Được phát hành: (2016-03-01)

Scalable Gaussian process inference with finite-data mean and variance guarantees
Bằng: Huggins, Jonathan H., et al.
Được phát hành: (2020)

Scalable, Federated Gaussian Process Training for Decentralized Multi-Agent Systems
Bằng: George P. Kontoudis, et al.
Được phát hành: (2024-01-01)

Spatial mapping with Gaussian processes and nonstationary Fourier features
Bằng: Ton, J, et al.
Được phát hành: (2018)

Revisiting K2-233 spectroscopic time-series with multidimensional Gaussian processes
Bằng: Barragán, O, et al.
Được phát hành: (2023)

When Gaussian process meets big data : a review of scalable GPs
Bằng: Liu, Haitao, et al.
Được phát hành: (2021)

Making the Coupled Gaussian Process Dynamical Model Modular and Scalable with Variational Approximations
Bằng: Dmytro Velychko, et al.
Được phát hành: (2018-09-01)

Learning from crowds in digital pathology using scalable variational Gaussian processes
Bằng: Miguel López-Pérez, et al.
Được phát hành: (2021-06-01)

Influence of the outliers to the classification of multidimensional Gaussian mixtures
Bằng: Gintautas Jakimauskas
Được phát hành: (2001-12-01)

Wasserstein and weighted metrics for multidimensional Gaussian distributions
Bằng: Kelbert, Mark Yakovlevich, et al.
Được phát hành: (2023-11-01)

Transmit Antenna Selection for Sum-Rate Maximization with Multiclass Scalable Gaussian Process Classification
Bằng: Xiaofeng Yang
Được phát hành: (2023-01-01)

nnSVG for the scalable identification of spatially variable genes using nearest-neighbor Gaussian processes
Bằng: Lukas M. Weber, et al.
Được phát hành: (2023-07-01)

Numerically stable sparse Gaussian processes via minimum separation using cover trees
Bằng: Terenin, A, et al.
Được phát hành: (2024)

A Fast Method for Fitting a Multidimensional Gaussian Function
Bằng: Anita Gribl Koscevic, et al.
Được phát hành: (2022-01-01)

Multidimensional diffusion processes /
Bằng: 226074 Stroock, Daniel W., et al.
Được phát hành: (1979)

Improved prediction accuracy for disease risk mapping using Gaussian process stacked generalization
Bằng: Bhatt, S, et al.
Được phát hành: (2017)

TSV-integrated surface electrode ion trap for scalable quantum information processing
Bằng: Zhao, Peng, et al.
Được phát hành: (2021)

Nonparametric density estimation using a multidimensional mixture model of Gaussian distributions
Bằng: Tomas Ruzgas, et al.
Được phát hành: (2005-12-01)

Procedure of the removal of the outliers from the sample satisfying the multidimensional Gaussian mixture model
Bằng: Gintautas Jakimauskas
Được phát hành: (2002-12-01)

Addendum to foundations of multidimensional wave field signal theory: Gaussian source function
Bằng: Natalie Baddour
Được phát hành: (2018-02-01)

Scalable phylogenetic Gaussian process models improve the detectability of environmental signals on local extinctions for many Red List species
Bằng: Misako Matsuba, et al.
Được phát hành: (2024-04-01)

On the Ewald summation of Gaussian charges for the simulation of metallic surfaces
Bằng: Gingrich, T, et al.
Được phát hành: (2010)

Quantum computing with multidimensional continuous-variable cluster states in a scalable photonic platform
Bằng: Bo-Han Wu, et al.
Được phát hành: (2020-05-01)

Truncated separation method for characterizing and reconstructing bi-Gaussian stratified surfaces
Bằng: Songtao Hu, et al.
Được phát hành: (2017-03-01)

INTERACTIVE CHANGE DETECTION USING HIGH RESOLUTION REMOTE SENSING IMAGES BASED ON ACTIVE LEARNING WITH GAUSSIAN PROCESSES
Bằng: H. Ru, et al.
Được phát hành: (2016-06-01)

Multidimensional signal, image, and video processing and coding /
Bằng: Woods, John W. (John William), 1943-
Được phát hành: (2012)

Multidimensional signal, image, and video processing and coding /
Bằng: Woods, John W. (John William), 1943-
Được phát hành: (2006)

Undergraduate Bioinformatics Workshops Provide Perceived Skills
Bằng: Robin Herlands Cresiski
Được phát hành: (2014-12-01)

Two Virtual Labs to Study Genetic Inheritance in the Fruit Fly
Bằng: Robin Herlands Cresiski
Được phát hành: (2013-01-01)

A scalable fabrication process of polymer microneedles
Bằng: Yang S, et al.
Được phát hành: (2012-03-01)

A robust approach to Gaussian process implementation
Bằng: J. Mukangango, et al.
Được phát hành: (2024-10-01)

GAUSSIAN PROCESS FOR ACTIVITY MODELING AND ANOMALY DETECTION
Bằng: W. Liao, et al.
Được phát hành: (2015-08-01)

Quantum affective processes for multidimensional decision-making
Bằng: Johnny K. W. Ho, et al.
Được phát hành: (2022-11-01)

Gaussian Process-Based Response Surface Method for Slope Reliability Analysis
Bằng: Bin Hu, et al.
Được phát hành: (2019-01-01)

Gaussian Process Based Bayesian Inference System for Intelligent Surface Measurement
Bằng: Ming Jun Ren, et al.
Được phát hành: (2018-11-01)

Gaussian process emulation of particle method for estimating free-surface heights
Bằng: Yoshiki MIZUNO, et al.
Được phát hành: (2020-10-01)