Zeitschriftenartikel zum Thema „Kernel Inference“
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Nishiyama, Yu, Motonobu Kanagawa, Arthur Gretton und Kenji Fukumizu. „Model-based kernel sum rule: kernel Bayesian inference with probabilistic models“. Machine Learning 109, Nr. 5 (02.01.2020): 939–72. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-019-05852-9.
Der volle Inhalt der QuelleRogers, Mark F., Colin Campbell und Yiming Ying. „Probabilistic Inference of Biological Networks via Data Integration“. BioMed Research International 2015 (2015): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2015/707453.
Der volle Inhalt der QuelleLUGO-MARTINEZ, JOSE, und PREDRAG RADIVOJAC. „Generalized graphlet kernels for probabilistic inference in sparse graphs“. Network Science 2, Nr. 2 (August 2014): 254–76. http://dx.doi.org/10.1017/nws.2014.14.
Der volle Inhalt der QuelleLazarus, Eben, Daniel J. Lewis und James H. Stock. „The Size‐Power Tradeoff in HAR Inference“. Econometrica 89, Nr. 5 (2021): 2497–516. http://dx.doi.org/10.3982/ecta15404.
Der volle Inhalt der QuelleBillio, M. „Kernel-Based Indirect Inference“. Journal of Financial Econometrics 1, Nr. 3 (01.09.2003): 297–326. http://dx.doi.org/10.1093/jjfinec/nbg014.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Li Lyna, Shihao Han, Jianyu Wei, Ningxin Zheng, Ting Cao und Yunxin Liu. „nn-METER“. GetMobile: Mobile Computing and Communications 25, Nr. 4 (30.03.2022): 19–23. http://dx.doi.org/10.1145/3529706.3529712.
Der volle Inhalt der QuelleRobinson, P. M. „INFERENCE ON NONPARAMETRICALLY TRENDING TIME SERIES WITH FRACTIONAL ERRORS“. Econometric Theory 25, Nr. 6 (Dezember 2009): 1716–33. http://dx.doi.org/10.1017/s0266466609990302.
Der volle Inhalt der QuelleYuan, Ao. „Semiparametric inference with kernel likelihood“. Journal of Nonparametric Statistics 21, Nr. 2 (Februar 2009): 207–28. http://dx.doi.org/10.1080/10485250802553382.
Der volle Inhalt der QuelleCheng, Yansong, und Surajit Ray. „Multivariate Modality Inference Using Gaussian Kernel“. Open Journal of Statistics 04, Nr. 05 (2014): 419–34. http://dx.doi.org/10.4236/ojs.2014.45041.
Der volle Inhalt der QuelleAgbokou, Komi, und Yaogan Mensah. „INFERENCE ON THE REPRODUCING KERNEL HILBERT SPACES“. Universal Journal of Mathematics and Mathematical Sciences 15 (10.10.2021): 11–29. http://dx.doi.org/10.17654/2277141722002.
Der volle Inhalt der QuelleMemisevic, R., L. Sigal und D. J. Fleet. „Shared Kernel Information Embedding for Discriminative Inference“. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 34, Nr. 4 (April 2012): 778–90. http://dx.doi.org/10.1109/tpami.2011.154.
Der volle Inhalt der QuelleMaswadah, M. „Kernel Inference on the Inverse Weibull Distribution“. Communications for Statistical Applications and Methods 13, Nr. 3 (31.12.2006): 503–12. http://dx.doi.org/10.5351/ckss.2006.13.3.503.
Der volle Inhalt der QuelleRacine, Jeffrey S., und James G. MacKinnon. „Inference via kernel smoothing of bootstrap values“. Computational Statistics & Data Analysis 51, Nr. 12 (August 2007): 5949–57. http://dx.doi.org/10.1016/j.csda.2006.11.013.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Yixiao, und Jingjing Yang. „Testing-optimal kernel choice in HAR inference“. Journal of Econometrics 219, Nr. 1 (November 2020): 123–36. http://dx.doi.org/10.1016/j.jeconom.2020.06.007.
Der volle Inhalt der QuelleKondratyev, Dmitry A. „Towards Automatic Deductive Verification of C Programs with Sisal Loops Using the C-lightVer System“. Modeling and Analysis of Information Systems 28, Nr. 4 (18.12.2021): 372–93. http://dx.doi.org/10.18255/1818-1015-2021-4-372-393.
Der volle Inhalt der QuelleLei, Zijian, und Liang Lan. „Memory and Computation-Efficient Kernel SVM via Binary Embedding and Ternary Model Coefficients“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 9 (18.05.2021): 8316–23. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i9.17011.
Der volle Inhalt der QuelleCawley, Gavin C., und Nicola L. C. Talbot. „Kernel learning at the first level of inference“. Neural Networks 53 (Mai 2014): 69–80. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2014.01.011.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Kai. „Conditional asymptotic inference for the kernel association test“. Bioinformatics 33, Nr. 23 (14.08.2017): 3733–39. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btx511.
Der volle Inhalt der QuelleLu, Chi-Ken, und Patrick Shafto. „Conditional Deep Gaussian Processes: Empirical Bayes Hyperdata Learning“. Entropy 23, Nr. 11 (23.10.2021): 1387. http://dx.doi.org/10.3390/e23111387.
Der volle Inhalt der QuelleKumar, Mukesh, und Santanu Kumar Rath. „Classification of Microarray Data Using Kernel Fuzzy Inference System“. International Scholarly Research Notices 2014 (21.08.2014): 1–18. http://dx.doi.org/10.1155/2014/769159.
Der volle Inhalt der QuelleMassaroppe, Lucas, und Luiz Baccalá. „Kernel Methods for Nonlinear Connectivity Detection“. Entropy 21, Nr. 6 (20.06.2019): 610. http://dx.doi.org/10.3390/e21060610.
Der volle Inhalt der QuelleStordal, Andreas S., Rafael J. Moraes, Patrick N. Raanes und Geir Evensen. „p-Kernel Stein Variational Gradient Descent for Data Assimilation and History Matching“. Mathematical Geosciences 53, Nr. 3 (17.03.2021): 375–93. http://dx.doi.org/10.1007/s11004-021-09937-x.
Der volle Inhalt der QuelleAuzina, Ilze A., und Jakub M. Tomczak. „Approximate Bayesian Computation for Discrete Spaces“. Entropy 23, Nr. 3 (06.03.2021): 312. http://dx.doi.org/10.3390/e23030312.
Der volle Inhalt der QuelleXiao, Chengcheng, Xiaowen Liu, Chi Sun, Zhongyu Liu und Enjie Ding. „Hierarchical Prototypes Polynomial Softmax Loss Function for Visual Classification“. Applied Sciences 12, Nr. 20 (13.10.2022): 10336. http://dx.doi.org/10.3390/app122010336.
Der volle Inhalt der QuelleLiang, Junjie, Yanting Wu, Dongkuan Xu und Vasant G. Honavar. „Longitudinal Deep Kernel Gaussian Process Regression“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 10 (18.05.2021): 8556–64. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i10.17038.
Der volle Inhalt der QuelleNie, Junlan, Ruibo Gao und Ye Kang. „Urban Noise Inference Model Based on Multiple Views and Kernel Tensor Decomposition“. Fluctuation and Noise Letters 20, Nr. 03 (25.01.2021): 2150027. http://dx.doi.org/10.1142/s0219477521500279.
Der volle Inhalt der QuelleHou, Yuxin, Ari Heljakka und Arno Solin. „Gaussian Process Priors for View-Aware Inference“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 9 (18.05.2021): 7762–70. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i9.16948.
Der volle Inhalt der QuelleMaswadah, Mohamed, und Seham Mohamed. „Bayesian Inference on the Generalized Exponential Distribution Based on the Kernel Prior“. Science Journal of Applied Mathematics and Statistics 12, Nr. 2 (17.05.2024): 29–36. http://dx.doi.org/10.11648/j.sjams.20241202.12.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Qihuan, Haolin Yang, Qianghao He, Dong Yue, Ce Zhang und Duanyang Geng. „Real-Time Detection System of Broken Corn Kernels Based on BCK-YOLOv7“. Agronomy 13, Nr. 7 (28.06.2023): 1750. http://dx.doi.org/10.3390/agronomy13071750.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Rui, Christian Walder und Marian-Andrei Rizoiu. „Variational Inference for Sparse Gaussian Process Modulated Hawkes Process“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, Nr. 04 (03.04.2020): 6803–10. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.6160.
Der volle Inhalt der QuelleCui, Chen, Shengyi Jiang und Bruno C. d. S. Oliveira. „Greedy Implicit Bounded Quantification“. Proceedings of the ACM on Programming Languages 7, OOPSLA2 (16.10.2023): 2083–111. http://dx.doi.org/10.1145/3622871.
Der volle Inhalt der QuelleTeng, Tong, Jie Chen, Yehong Zhang und Bryan Kian Hsiang Low. „Scalable Variational Bayesian Kernel Selection for Sparse Gaussian Process Regression“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, Nr. 04 (03.04.2020): 5997–6004. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.6061.
Der volle Inhalt der QuelleGudmundarson, Ragnar L., und Gareth W. Peters. „Assessing portfolio diversification via two-sample graph kernel inference. A case study on the influence of ESG screening“. PLOS ONE 19, Nr. 4 (16.04.2024): e0301804. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0301804.
Der volle Inhalt der QuelleRocha, Gustavo H. M. A., Rosangela H. Loschi und Reinaldo B. Arellano-Valle. „Inference in flexible families of distributions with normal kernel“. Statistics 47, Nr. 6 (Dezember 2013): 1184–206. http://dx.doi.org/10.1080/02331888.2012.688207.
Der volle Inhalt der QuelleGao, Junbin, Paul W. Kwan und Daming Shi. „Sparse kernel learning with LASSO and Bayesian inference algorithm“. Neural Networks 23, Nr. 2 (März 2010): 257–64. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2009.07.001.
Der volle Inhalt der QuelleCapobianco, Enrico. „Kernel methods and flexible inference for complex stochastic dynamics“. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 387, Nr. 16-17 (Juli 2008): 4077–98. http://dx.doi.org/10.1016/j.physa.2008.03.003.
Der volle Inhalt der QuelleLam, Clifford, und Jianqing Fan. „Profile-kernel likelihood inference with diverging number of parameters“. Annals of Statistics 36, Nr. 5 (Oktober 2008): 2232–60. http://dx.doi.org/10.1214/07-aos544.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Bochong, und Lingchong You. „Stochastic Sensitivity Analysis and Kernel Inference via Distributional Data“. Biophysical Journal 107, Nr. 5 (September 2014): 1247–55. http://dx.doi.org/10.1016/j.bpj.2014.07.025.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Degui, Peter C. B. Phillips und Jiti Gao. „Kernel-based Inference in Time-Varying Coefficient Cointegrating Regression“. Journal of Econometrics 215, Nr. 2 (April 2020): 607–32. http://dx.doi.org/10.1016/j.jeconom.2019.10.005.
Der volle Inhalt der QuellePatel, Zeel B., Palak Purohit, Harsh M. Patel, Shivam Sahni und Nipun Batra. „Accurate and Scalable Gaussian Processes for Fine-Grained Air Quality Inference“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 11 (28.06.2022): 12080–88. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i11.21467.
Der volle Inhalt der QuelleRen, Ming, Chi Cheung und Gao Xiao. „Gaussian Process Based Bayesian Inference System for Intelligent Surface Measurement“. Sensors 18, Nr. 11 (21.11.2018): 4069. http://dx.doi.org/10.3390/s18114069.
Der volle Inhalt der QuelleSong, Le, Kenji Fukumizu und Arthur Gretton. „Kernel Embeddings of Conditional Distributions: A Unified Kernel Framework for Nonparametric Inference in Graphical Models“. IEEE Signal Processing Magazine 30, Nr. 4 (Juli 2013): 98–111. http://dx.doi.org/10.1109/msp.2013.2252713.
Der volle Inhalt der QuelleGonzález-Vanegas, Wilson, Andrés Álvarez-Meza, José Hernández-Muriel und Álvaro Orozco-Gutiérrez. „AKL-ABC: An Automatic Approximate Bayesian Computation Approach Based on Kernel Learning“. Entropy 21, Nr. 10 (24.09.2019): 932. http://dx.doi.org/10.3390/e21100932.
Der volle Inhalt der QuelleHuh, Jaeseok, Jonghun Park, Dongmin Shin und Yerim Choi. „A Hierarchical SVM Based Behavior Inference of Human Operators Using a Hybrid Sequence Kernel“. Sustainability 11, Nr. 18 (04.09.2019): 4836. http://dx.doi.org/10.3390/su11184836.
Der volle Inhalt der QuelleLee, Dong-Yeong, Hayotjon Aliev, Muhammad Junaid, Sang-Bo Park, Hyung-Won Kim, Keon-Myung Lee und Sang-Hoon Sim. „High-Speed CNN Accelerator SoC Design Based on a Flexible Diagonal Cyclic Array“. Electronics 13, Nr. 8 (19.04.2024): 1564. http://dx.doi.org/10.3390/electronics13081564.
Der volle Inhalt der QuelleMohanty, Pete, und Robert Shaffer. „Messy Data, Robust Inference? Navigating Obstacles to Inference with bigKRLS“. Political Analysis 27, Nr. 2 (26.09.2018): 127–44. http://dx.doi.org/10.1017/pan.2018.33.
Der volle Inhalt der QuelleDixit, Purushottam D. „Introducing User-Prescribed Constraints in Markov Chains for Nonlinear Dimensionality Reduction“. Neural Computation 31, Nr. 5 (Mai 2019): 980–97. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_01184.
Der volle Inhalt der QuelleUeda, K. „Design of the Kernel Language for the Parallel Inference Machine“. Computer Journal 33, Nr. 6 (01.06.1990): 494–500. http://dx.doi.org/10.1093/comjnl/33.6.494.
Der volle Inhalt der QuelleTsionas, Efthymios G. „Bayesian inference in time series models using kernel quasi likelihoods“. Statistica Neerlandica 56, Nr. 3 (August 2002): 285–94. http://dx.doi.org/10.1111/1467-9574.04800.
Der volle Inhalt der QuelleCai, Qianfeng, Zhifeng Hao und Xiaowei Yang. „Gaussian kernel-based fuzzy inference systems for high dimensional regression“. Neurocomputing 77, Nr. 1 (Februar 2012): 197–204. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2011.09.005.
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