Artykuły w czasopismach na temat „Kernel Inference”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 50 najlepszych artykułów w czasopismach naukowych na temat „Kernel Inference”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj artykuły w czasopismach z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
Nishiyama, Yu, Motonobu Kanagawa, Arthur Gretton i Kenji Fukumizu. "Model-based kernel sum rule: kernel Bayesian inference with probabilistic models". Machine Learning 109, nr 5 (2.01.2020): 939–72. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-019-05852-9.
Pełny tekst źródłaRogers, Mark F., Colin Campbell i 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.
Pełny tekst źródłaLUGO-MARTINEZ, JOSE, i PREDRAG RADIVOJAC. "Generalized graphlet kernels for probabilistic inference in sparse graphs". Network Science 2, nr 2 (sierpień 2014): 254–76. http://dx.doi.org/10.1017/nws.2014.14.
Pełny tekst źródłaLazarus, Eben, Daniel J. Lewis i James H. Stock. "The Size‐Power Tradeoff in HAR Inference". Econometrica 89, nr 5 (2021): 2497–516. http://dx.doi.org/10.3982/ecta15404.
Pełny tekst źródłaBillio, M. "Kernel-Based Indirect Inference". Journal of Financial Econometrics 1, nr 3 (1.09.2003): 297–326. http://dx.doi.org/10.1093/jjfinec/nbg014.
Pełny tekst źródłaZhang, Li Lyna, Shihao Han, Jianyu Wei, Ningxin Zheng, Ting Cao i 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.
Pełny tekst źródłaRobinson, P. M. "INFERENCE ON NONPARAMETRICALLY TRENDING TIME SERIES WITH FRACTIONAL ERRORS". Econometric Theory 25, nr 6 (grudzień 2009): 1716–33. http://dx.doi.org/10.1017/s0266466609990302.
Pełny tekst źródłaYuan, Ao. "Semiparametric inference with kernel likelihood". Journal of Nonparametric Statistics 21, nr 2 (luty 2009): 207–28. http://dx.doi.org/10.1080/10485250802553382.
Pełny tekst źródłaCheng, Yansong, i 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.
Pełny tekst źródłaAgbokou, Komi, i 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.
Pełny tekst źródłaMemisevic, R., L. Sigal i D. J. Fleet. "Shared Kernel Information Embedding for Discriminative Inference". IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 34, nr 4 (kwiecień 2012): 778–90. http://dx.doi.org/10.1109/tpami.2011.154.
Pełny tekst źródłaMaswadah, 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.
Pełny tekst źródłaRacine, Jeffrey S., i James G. MacKinnon. "Inference via kernel smoothing of bootstrap values". Computational Statistics & Data Analysis 51, nr 12 (sierpień 2007): 5949–57. http://dx.doi.org/10.1016/j.csda.2006.11.013.
Pełny tekst źródłaSun, Yixiao, i Jingjing Yang. "Testing-optimal kernel choice in HAR inference". Journal of Econometrics 219, nr 1 (listopad 2020): 123–36. http://dx.doi.org/10.1016/j.jeconom.2020.06.007.
Pełny tekst źródłaKondratyev, 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.
Pełny tekst źródłaLei, Zijian, i 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.
Pełny tekst źródłaCawley, Gavin C., i Nicola L. C. Talbot. "Kernel learning at the first level of inference". Neural Networks 53 (maj 2014): 69–80. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2014.01.011.
Pełny tekst źródłaWang, 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.
Pełny tekst źródłaLu, Chi-Ken, i 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.
Pełny tekst źródłaKumar, Mukesh, i 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.
Pełny tekst źródłaMassaroppe, Lucas, i Luiz Baccalá. "Kernel Methods for Nonlinear Connectivity Detection". Entropy 21, nr 6 (20.06.2019): 610. http://dx.doi.org/10.3390/e21060610.
Pełny tekst źródłaStordal, Andreas S., Rafael J. Moraes, Patrick N. Raanes i 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.
Pełny tekst źródłaAuzina, Ilze A., i Jakub M. Tomczak. "Approximate Bayesian Computation for Discrete Spaces". Entropy 23, nr 3 (6.03.2021): 312. http://dx.doi.org/10.3390/e23030312.
Pełny tekst źródłaXiao, Chengcheng, Xiaowen Liu, Chi Sun, Zhongyu Liu i 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.
Pełny tekst źródłaLiang, Junjie, Yanting Wu, Dongkuan Xu i 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.
Pełny tekst źródłaNie, Junlan, Ruibo Gao i 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.
Pełny tekst źródłaHou, Yuxin, Ari Heljakka i 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.
Pełny tekst źródłaMaswadah, Mohamed, i 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.
Pełny tekst źródłaWang, Qihuan, Haolin Yang, Qianghao He, Dong Yue, Ce Zhang i 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.
Pełny tekst źródłaZhang, Rui, Christian Walder i Marian-Andrei Rizoiu. "Variational Inference for Sparse Gaussian Process Modulated Hawkes Process". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, nr 04 (3.04.2020): 6803–10. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.6160.
Pełny tekst źródłaCui, Chen, Shengyi Jiang i 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.
Pełny tekst źródłaTeng, Tong, Jie Chen, Yehong Zhang i 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 (3.04.2020): 5997–6004. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.6061.
Pełny tekst źródłaGudmundarson, Ragnar L., i 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.
Pełny tekst źródłaRocha, Gustavo H. M. A., Rosangela H. Loschi i Reinaldo B. Arellano-Valle. "Inference in flexible families of distributions with normal kernel". Statistics 47, nr 6 (grudzień 2013): 1184–206. http://dx.doi.org/10.1080/02331888.2012.688207.
Pełny tekst źródłaGao, Junbin, Paul W. Kwan i Daming Shi. "Sparse kernel learning with LASSO and Bayesian inference algorithm". Neural Networks 23, nr 2 (marzec 2010): 257–64. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2009.07.001.
Pełny tekst źródłaCapobianco, Enrico. "Kernel methods and flexible inference for complex stochastic dynamics". Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 387, nr 16-17 (lipiec 2008): 4077–98. http://dx.doi.org/10.1016/j.physa.2008.03.003.
Pełny tekst źródłaLam, Clifford, i Jianqing Fan. "Profile-kernel likelihood inference with diverging number of parameters". Annals of Statistics 36, nr 5 (październik 2008): 2232–60. http://dx.doi.org/10.1214/07-aos544.
Pełny tekst źródłaLi, Bochong, i Lingchong You. "Stochastic Sensitivity Analysis and Kernel Inference via Distributional Data". Biophysical Journal 107, nr 5 (wrzesień 2014): 1247–55. http://dx.doi.org/10.1016/j.bpj.2014.07.025.
Pełny tekst źródłaLi, Degui, Peter C. B. Phillips i Jiti Gao. "Kernel-based Inference in Time-Varying Coefficient Cointegrating Regression". Journal of Econometrics 215, nr 2 (kwiecień 2020): 607–32. http://dx.doi.org/10.1016/j.jeconom.2019.10.005.
Pełny tekst źródłaPatel, Zeel B., Palak Purohit, Harsh M. Patel, Shivam Sahni i 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.
Pełny tekst źródłaRen, Ming, Chi Cheung i 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.
Pełny tekst źródłaSong, Le, Kenji Fukumizu i Arthur Gretton. "Kernel Embeddings of Conditional Distributions: A Unified Kernel Framework for Nonparametric Inference in Graphical Models". IEEE Signal Processing Magazine 30, nr 4 (lipiec 2013): 98–111. http://dx.doi.org/10.1109/msp.2013.2252713.
Pełny tekst źródłaGonzález-Vanegas, Wilson, Andrés Álvarez-Meza, José Hernández-Muriel i 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.
Pełny tekst źródłaHuh, Jaeseok, Jonghun Park, Dongmin Shin i Yerim Choi. "A Hierarchical SVM Based Behavior Inference of Human Operators Using a Hybrid Sequence Kernel". Sustainability 11, nr 18 (4.09.2019): 4836. http://dx.doi.org/10.3390/su11184836.
Pełny tekst źródłaLee, Dong-Yeong, Hayotjon Aliev, Muhammad Junaid, Sang-Bo Park, Hyung-Won Kim, Keon-Myung Lee i 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.
Pełny tekst źródłaMohanty, Pete, i 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.
Pełny tekst źródłaDixit, Purushottam D. "Introducing User-Prescribed Constraints in Markov Chains for Nonlinear Dimensionality Reduction". Neural Computation 31, nr 5 (maj 2019): 980–97. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_01184.
Pełny tekst źródłaUeda, K. "Design of the Kernel Language for the Parallel Inference Machine". Computer Journal 33, nr 6 (1.06.1990): 494–500. http://dx.doi.org/10.1093/comjnl/33.6.494.
Pełny tekst źródłaTsionas, Efthymios G. "Bayesian inference in time series models using kernel quasi likelihoods". Statistica Neerlandica 56, nr 3 (sierpień 2002): 285–94. http://dx.doi.org/10.1111/1467-9574.04800.
Pełny tekst źródłaCai, Qianfeng, Zhifeng Hao i Xiaowei Yang. "Gaussian kernel-based fuzzy inference systems for high dimensional regression". Neurocomputing 77, nr 1 (luty 2012): 197–204. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2011.09.005.
Pełny tekst źródła