Cope with diverse data structures in multi-fidelity modeling : a Gaussian process method
Multi-fidelity modeling (MFM) frameworks, especially the Bayesian MFM, have gained popularity in simulation based modeling, uncertainty quantification and optimization, due to the potential for reducing computational budget. In the view of multi-output modeling, the MFM approximates the high-/low-fi...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Liu, Haitao, Ong, Yew-Soon, Cai, Jianfei, Wang, Yi |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Science and Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2020
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/139701 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Remarks on multi-output Gaussian process regression
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) -
Understanding and comparing scalable Gaussian process regression for big data
بواسطة: Liu, Haitao, وآخرون
منشور في: (2020) -
MULTI-FIDELITY OPTIMIZATION WITH GAUSSIAN REGRESSION ON ORDINAL TRANSFORMATION SPACE
بواسطة: CHEN MIN
منشور في: (2017) -
AN ADAPTIVE MULTI-FIDELITY METHOD FOR SIMULATING PROGRESSIVE FAILURE IN COMPOSITE STRUCTURES
بواسطة: LEONG KARH HENG
منشور في: (2023)