Artigos de revistas sobre o tema "Kernel Inference"
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Nishiyama, Yu, Motonobu Kanagawa, Arthur Gretton e Kenji Fukumizu. "Model-based kernel sum rule: kernel Bayesian inference with probabilistic models". Machine Learning 109, n.º 5 (2 de janeiro de 2020): 939–72. http://dx.doi.org/10.1007/s10994-019-05852-9.
Texto completo da fonteRogers, Mark F., Colin Campbell e 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.
Texto completo da fonteLUGO-MARTINEZ, JOSE, e PREDRAG RADIVOJAC. "Generalized graphlet kernels for probabilistic inference in sparse graphs". Network Science 2, n.º 2 (agosto de 2014): 254–76. http://dx.doi.org/10.1017/nws.2014.14.
Texto completo da fonteLazarus, Eben, Daniel J. Lewis e James H. Stock. "The Size‐Power Tradeoff in HAR Inference". Econometrica 89, n.º 5 (2021): 2497–516. http://dx.doi.org/10.3982/ecta15404.
Texto completo da fonteBillio, M. "Kernel-Based Indirect Inference". Journal of Financial Econometrics 1, n.º 3 (1 de setembro de 2003): 297–326. http://dx.doi.org/10.1093/jjfinec/nbg014.
Texto completo da fonteZhang, Li Lyna, Shihao Han, Jianyu Wei, Ningxin Zheng, Ting Cao e Yunxin Liu. "nn-METER". GetMobile: Mobile Computing and Communications 25, n.º 4 (30 de março de 2022): 19–23. http://dx.doi.org/10.1145/3529706.3529712.
Texto completo da fonteRobinson, P. M. "INFERENCE ON NONPARAMETRICALLY TRENDING TIME SERIES WITH FRACTIONAL ERRORS". Econometric Theory 25, n.º 6 (dezembro de 2009): 1716–33. http://dx.doi.org/10.1017/s0266466609990302.
Texto completo da fonteYuan, Ao. "Semiparametric inference with kernel likelihood". Journal of Nonparametric Statistics 21, n.º 2 (fevereiro de 2009): 207–28. http://dx.doi.org/10.1080/10485250802553382.
Texto completo da fonteCheng, Yansong, e Surajit Ray. "Multivariate Modality Inference Using Gaussian Kernel". Open Journal of Statistics 04, n.º 05 (2014): 419–34. http://dx.doi.org/10.4236/ojs.2014.45041.
Texto completo da fonteAgbokou, Komi, e Yaogan Mensah. "INFERENCE ON THE REPRODUCING KERNEL HILBERT SPACES". Universal Journal of Mathematics and Mathematical Sciences 15 (10 de outubro de 2021): 11–29. http://dx.doi.org/10.17654/2277141722002.
Texto completo da fonteMemisevic, R., L. Sigal e D. J. Fleet. "Shared Kernel Information Embedding for Discriminative Inference". IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 34, n.º 4 (abril de 2012): 778–90. http://dx.doi.org/10.1109/tpami.2011.154.
Texto completo da fonteMaswadah, M. "Kernel Inference on the Inverse Weibull Distribution". Communications for Statistical Applications and Methods 13, n.º 3 (31 de dezembro de 2006): 503–12. http://dx.doi.org/10.5351/ckss.2006.13.3.503.
Texto completo da fonteRacine, Jeffrey S., e James G. MacKinnon. "Inference via kernel smoothing of bootstrap values". Computational Statistics & Data Analysis 51, n.º 12 (agosto de 2007): 5949–57. http://dx.doi.org/10.1016/j.csda.2006.11.013.
Texto completo da fonteSun, Yixiao, e Jingjing Yang. "Testing-optimal kernel choice in HAR inference". Journal of Econometrics 219, n.º 1 (novembro de 2020): 123–36. http://dx.doi.org/10.1016/j.jeconom.2020.06.007.
Texto completo da fonteKondratyev, Dmitry A. "Towards Automatic Deductive Verification of C Programs with Sisal Loops Using the C-lightVer System". Modeling and Analysis of Information Systems 28, n.º 4 (18 de dezembro de 2021): 372–93. http://dx.doi.org/10.18255/1818-1015-2021-4-372-393.
Texto completo da fonteLei, Zijian, e Liang Lan. "Memory and Computation-Efficient Kernel SVM via Binary Embedding and Ternary Model Coefficients". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, n.º 9 (18 de maio de 2021): 8316–23. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i9.17011.
Texto completo da fonteCawley, Gavin C., e Nicola L. C. Talbot. "Kernel learning at the first level of inference". Neural Networks 53 (maio de 2014): 69–80. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2014.01.011.
Texto completo da fonteWang, Kai. "Conditional asymptotic inference for the kernel association test". Bioinformatics 33, n.º 23 (14 de agosto de 2017): 3733–39. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btx511.
Texto completo da fonteLu, Chi-Ken, e Patrick Shafto. "Conditional Deep Gaussian Processes: Empirical Bayes Hyperdata Learning". Entropy 23, n.º 11 (23 de outubro de 2021): 1387. http://dx.doi.org/10.3390/e23111387.
Texto completo da fonteKumar, Mukesh, e Santanu Kumar Rath. "Classification of Microarray Data Using Kernel Fuzzy Inference System". International Scholarly Research Notices 2014 (21 de agosto de 2014): 1–18. http://dx.doi.org/10.1155/2014/769159.
Texto completo da fonteMassaroppe, Lucas, e Luiz Baccalá. "Kernel Methods for Nonlinear Connectivity Detection". Entropy 21, n.º 6 (20 de junho de 2019): 610. http://dx.doi.org/10.3390/e21060610.
Texto completo da fonteStordal, Andreas S., Rafael J. Moraes, Patrick N. Raanes e Geir Evensen. "p-Kernel Stein Variational Gradient Descent for Data Assimilation and History Matching". Mathematical Geosciences 53, n.º 3 (17 de março de 2021): 375–93. http://dx.doi.org/10.1007/s11004-021-09937-x.
Texto completo da fonteAuzina, Ilze A., e Jakub M. Tomczak. "Approximate Bayesian Computation for Discrete Spaces". Entropy 23, n.º 3 (6 de março de 2021): 312. http://dx.doi.org/10.3390/e23030312.
Texto completo da fonteXiao, Chengcheng, Xiaowen Liu, Chi Sun, Zhongyu Liu e Enjie Ding. "Hierarchical Prototypes Polynomial Softmax Loss Function for Visual Classification". Applied Sciences 12, n.º 20 (13 de outubro de 2022): 10336. http://dx.doi.org/10.3390/app122010336.
Texto completo da fonteLiang, Junjie, Yanting Wu, Dongkuan Xu e Vasant G. Honavar. "Longitudinal Deep Kernel Gaussian Process Regression". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, n.º 10 (18 de maio de 2021): 8556–64. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i10.17038.
Texto completo da fonteNie, Junlan, Ruibo Gao e Ye Kang. "Urban Noise Inference Model Based on Multiple Views and Kernel Tensor Decomposition". Fluctuation and Noise Letters 20, n.º 03 (25 de janeiro de 2021): 2150027. http://dx.doi.org/10.1142/s0219477521500279.
Texto completo da fonteHou, Yuxin, Ari Heljakka e Arno Solin. "Gaussian Process Priors for View-Aware Inference". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, n.º 9 (18 de maio de 2021): 7762–70. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i9.16948.
Texto completo da fonteMaswadah, Mohamed, e Seham Mohamed. "Bayesian Inference on the Generalized Exponential Distribution Based on the Kernel Prior". Science Journal of Applied Mathematics and Statistics 12, n.º 2 (17 de maio de 2024): 29–36. http://dx.doi.org/10.11648/j.sjams.20241202.12.
Texto completo da fonteWang, Qihuan, Haolin Yang, Qianghao He, Dong Yue, Ce Zhang e Duanyang Geng. "Real-Time Detection System of Broken Corn Kernels Based on BCK-YOLOv7". Agronomy 13, n.º 7 (28 de junho de 2023): 1750. http://dx.doi.org/10.3390/agronomy13071750.
Texto completo da fonteZhang, Rui, Christian Walder e Marian-Andrei Rizoiu. "Variational Inference for Sparse Gaussian Process Modulated Hawkes Process". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, n.º 04 (3 de abril de 2020): 6803–10. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.6160.
Texto completo da fonteCui, Chen, Shengyi Jiang e Bruno C. d. S. Oliveira. "Greedy Implicit Bounded Quantification". Proceedings of the ACM on Programming Languages 7, OOPSLA2 (16 de outubro de 2023): 2083–111. http://dx.doi.org/10.1145/3622871.
Texto completo da fonteTeng, Tong, Jie Chen, Yehong Zhang e Bryan Kian Hsiang Low. "Scalable Variational Bayesian Kernel Selection for Sparse Gaussian Process Regression". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, n.º 04 (3 de abril de 2020): 5997–6004. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.6061.
Texto completo da fonteGudmundarson, Ragnar L., e Gareth W. Peters. "Assessing portfolio diversification via two-sample graph kernel inference. A case study on the influence of ESG screening". PLOS ONE 19, n.º 4 (16 de abril de 2024): e0301804. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0301804.
Texto completo da fonteRocha, Gustavo H. M. A., Rosangela H. Loschi e Reinaldo B. Arellano-Valle. "Inference in flexible families of distributions with normal kernel". Statistics 47, n.º 6 (dezembro de 2013): 1184–206. http://dx.doi.org/10.1080/02331888.2012.688207.
Texto completo da fonteGao, Junbin, Paul W. Kwan e Daming Shi. "Sparse kernel learning with LASSO and Bayesian inference algorithm". Neural Networks 23, n.º 2 (março de 2010): 257–64. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2009.07.001.
Texto completo da fonteCapobianco, Enrico. "Kernel methods and flexible inference for complex stochastic dynamics". Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 387, n.º 16-17 (julho de 2008): 4077–98. http://dx.doi.org/10.1016/j.physa.2008.03.003.
Texto completo da fonteLam, Clifford, e Jianqing Fan. "Profile-kernel likelihood inference with diverging number of parameters". Annals of Statistics 36, n.º 5 (outubro de 2008): 2232–60. http://dx.doi.org/10.1214/07-aos544.
Texto completo da fonteLi, Bochong, e Lingchong You. "Stochastic Sensitivity Analysis and Kernel Inference via Distributional Data". Biophysical Journal 107, n.º 5 (setembro de 2014): 1247–55. http://dx.doi.org/10.1016/j.bpj.2014.07.025.
Texto completo da fonteLi, Degui, Peter C. B. Phillips e Jiti Gao. "Kernel-based Inference in Time-Varying Coefficient Cointegrating Regression". Journal of Econometrics 215, n.º 2 (abril de 2020): 607–32. http://dx.doi.org/10.1016/j.jeconom.2019.10.005.
Texto completo da fontePatel, Zeel B., Palak Purohit, Harsh M. Patel, Shivam Sahni e Nipun Batra. "Accurate and Scalable Gaussian Processes for Fine-Grained Air Quality Inference". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, n.º 11 (28 de junho de 2022): 12080–88. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i11.21467.
Texto completo da fonteRen, Ming, Chi Cheung e Gao Xiao. "Gaussian Process Based Bayesian Inference System for Intelligent Surface Measurement". Sensors 18, n.º 11 (21 de novembro de 2018): 4069. http://dx.doi.org/10.3390/s18114069.
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Texto completo da fonteHuh, Jaeseok, Jonghun Park, Dongmin Shin e Yerim Choi. "A Hierarchical SVM Based Behavior Inference of Human Operators Using a Hybrid Sequence Kernel". Sustainability 11, n.º 18 (4 de setembro de 2019): 4836. http://dx.doi.org/10.3390/su11184836.
Texto completo da fonteLee, Dong-Yeong, Hayotjon Aliev, Muhammad Junaid, Sang-Bo Park, Hyung-Won Kim, Keon-Myung Lee e Sang-Hoon Sim. "High-Speed CNN Accelerator SoC Design Based on a Flexible Diagonal Cyclic Array". Electronics 13, n.º 8 (19 de abril de 2024): 1564. http://dx.doi.org/10.3390/electronics13081564.
Texto completo da fonteMohanty, Pete, e Robert Shaffer. "Messy Data, Robust Inference? Navigating Obstacles to Inference with bigKRLS". Political Analysis 27, n.º 2 (26 de setembro de 2018): 127–44. http://dx.doi.org/10.1017/pan.2018.33.
Texto completo da fonteDixit, Purushottam D. "Introducing User-Prescribed Constraints in Markov Chains for Nonlinear Dimensionality Reduction". Neural Computation 31, n.º 5 (maio de 2019): 980–97. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_01184.
Texto completo da fonteUeda, K. "Design of the Kernel Language for the Parallel Inference Machine". Computer Journal 33, n.º 6 (1 de junho de 1990): 494–500. http://dx.doi.org/10.1093/comjnl/33.6.494.
Texto completo da fonteTsionas, Efthymios G. "Bayesian inference in time series models using kernel quasi likelihoods". Statistica Neerlandica 56, n.º 3 (agosto de 2002): 285–94. http://dx.doi.org/10.1111/1467-9574.04800.
Texto completo da fonteCai, Qianfeng, Zhifeng Hao e Xiaowei Yang. "Gaussian kernel-based fuzzy inference systems for high dimensional regression". Neurocomputing 77, n.º 1 (fevereiro de 2012): 197–204. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2011.09.005.
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