Remarks on multi-output Gaussian process regression
Multi-output regression problems have extensively arisen in modern engineering community. This article investigates the state-of-the-art multi-output Gaussian processes (MOGPs) that can transfer the knowledge across related outputs in order to improve prediction quality. We classify existing MOGPs i...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Liu, Haitao, Cai, Jianfei, Ong, Yew-Soon |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Science and Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2020
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/139612 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Cope with diverse data structures in multi-fidelity modeling : a Gaussian process method
بواسطة: Liu, Haitao, وآخرون
منشور في: (2020) -
Understanding and comparing scalable Gaussian process regression for big data
بواسطة: Liu, Haitao, وآخرون
منشور في: (2020) -
When Gaussian process meets big data : a review of scalable GPs
بواسطة: Liu, Haitao, وآخرون
منشور في: (2021) -
Modulating scalable Gaussian processes for expressive statistical learning
بواسطة: Liu, Haitao, وآخرون
منشور في: (2022) -
Large-scale heteroscedastic regression via Gaussian process
بواسطة: Liu, Haitao, وآخرون
منشور في: (2022)