Enregistré dans:
| Auteur principal: | Da Veiga, Sébastien |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | https://arxiv.org/abs/2506.04813 |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
A reproducible comparative study of categorical kernels for Gaussian process regression, with new clustering-based nested kernels
par: Perez, Raphaël Carpintero, et autres
Publié: (2025)
par: Perez, Raphaël Carpintero, et autres
Publié: (2025)
Learning signals defined on graphs with optimal transport and Gaussian process regression
par: Perez, Raphaël Carpintero, et autres
Publié: (2024)
par: Perez, Raphaël Carpintero, et autres
Publié: (2024)
Gaussian process regression with Sliced Wasserstein Weisfeiler-Lehman graph kernels
par: Perez, Raphaël Carpintero, et autres
Publié: (2024)
par: Perez, Raphaël Carpintero, et autres
Publié: (2024)
Adaptive sparse variational approximations for Gaussian process regression
par: Nieman, Dennis, et autres
Publié: (2025)
par: Nieman, Dennis, et autres
Publié: (2025)
Multifidelity Gaussian process regression for solving nonlinear partial differential equations
par: El-Boukkouri, Fatima-Zahrae, et autres
Publié: (2026)
par: El-Boukkouri, Fatima-Zahrae, et autres
Publié: (2026)
Explainable quantum regression algorithm with encoded data structure
par: Wang, C. -C. Joseph, et autres
Publié: (2023)
par: Wang, C. -C. Joseph, et autres
Publié: (2023)
Generalization bounds for regression and classification on adaptive covering input domains
par: Hwang, Wen-Liang
Publié: (2024)
par: Hwang, Wen-Liang
Publié: (2024)
Byzantine-resilient federated online learning for Gaussian process regression
par: Zhang, Xu, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Xu, et autres
Publié: (2025)
Tensor network square root Kalman filter for online Gaussian process regression
par: Menzen, Clara, et autres
Publié: (2024)
par: Menzen, Clara, et autres
Publié: (2024)
Observation-dependent Bayesian active learning via input-warped Gaussian processes
par: Jarl, Sanna, et autres
Publié: (2026)
par: Jarl, Sanna, et autres
Publié: (2026)
GPTreeO: An R package for continual regression with dividing local Gaussian processes
par: Braun, Timo, et autres
Publié: (2024)
par: Braun, Timo, et autres
Publié: (2024)
Quantum-assisted Gaussian process regression using random Fourier features
par: Galvis-Florez, Cristian A., et autres
Publié: (2025)
par: Galvis-Florez, Cristian A., et autres
Publié: (2025)
Scalable and adaptive prediction bands with kernel sum-of-squares
par: Allain, Louis, et autres
Publié: (2025)
par: Allain, Louis, et autres
Publié: (2025)
Contraction rates for conjugate gradient and Lanczos approximate posteriors in Gaussian process regression
par: Stankewitz, Bernhard, et autres
Publié: (2024)
par: Stankewitz, Bernhard, et autres
Publié: (2024)
Multi-fidelity Gaussian process surrogate modeling for regression problems in physics
par: Ravi, Kislaya, et autres
Publié: (2024)
par: Ravi, Kislaya, et autres
Publié: (2024)
Relaxed Gaussian process interpolation: a goal-oriented approach to Bayesian optimization
par: Petit, Sébastien, et autres
Publié: (2022)
par: Petit, Sébastien, et autres
Publié: (2022)
Robust non-parametric mortality and fertility modelling and forecasting: Gaussian process regression approaches
par: Lam, Ka Kin, et autres
Publié: (2021)
par: Lam, Ka Kin, et autres
Publié: (2021)
Learning battery model parameter dynamics from data with recursive Gaussian process regression
par: Aitio, Antti, et autres
Publié: (2023)
par: Aitio, Antti, et autres
Publié: (2023)
Modeling groundwater levels in California's Central Valley by hierarchical Gaussian process and neural network regression
par: Pradhan, Anshuman, et autres
Publié: (2023)
par: Pradhan, Anshuman, et autres
Publié: (2023)
Multiple output samples per input in a single-output Gaussian process
par: Wong, Jeremy H. M., et autres
Publié: (2023)
par: Wong, Jeremy H. M., et autres
Publié: (2023)
FGM optimization in complex domains using Gaussian process regression based profile generation algorithm
par: Konda, Chaitanya Kumar, et autres
Publié: (2025)
par: Konda, Chaitanya Kumar, et autres
Publié: (2025)
Uniform convergence for Gaussian kernel ridge regression
par: Dommel, Paul, et autres
Publié: (2025)
par: Dommel, Paul, et autres
Publié: (2025)
An Explainable Gaussian Process Auto-encoder for Tabular Data
par: Zhang, Wei, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Wei, et autres
Publié: (2025)
Geometric Gaussian Approximations of Probability Distributions
par: Da Costa, Nathaël, et autres
Publié: (2025)
par: Da Costa, Nathaël, et autres
Publié: (2025)
Evaluation of uncertainty estimations for Gaussian process regression based machine learning interatomic potentials
par: Holzenkamp, Matthias, et autres
Publié: (2024)
par: Holzenkamp, Matthias, et autres
Publié: (2024)
Downscaling land surface temperature data using edge detection and block-diagonal Gaussian process regression
par: Dandapanthula, Sanjit, et autres
Publié: (2026)
par: Dandapanthula, Sanjit, et autres
Publié: (2026)
Integrating supervised and unsupervised learning approaches to unveil critical process inputs
par: Papavasileiou, Paris, et autres
Publié: (2024)
par: Papavasileiou, Paris, et autres
Publié: (2024)
Convex estimation of Gaussian graphical regression models with covariates
par: Liu, Ruobin, et autres
Publié: (2024)
par: Liu, Ruobin, et autres
Publié: (2024)
Estimation in high-dimensional linear regression: Post-Double-Autometrics as an alternative to Post-Double-Lasso
par: Hué, Sullivan, et autres
Publié: (2025)
par: Hué, Sullivan, et autres
Publié: (2025)
Tukey g-and-h neural network regression for non-Gaussian data
par: Guillaumin, Arthur P., et autres
Publié: (2024)
par: Guillaumin, Arthur P., et autres
Publié: (2024)
Gaussian-process-regression-based method for the localization of exceptional points in complex resonance spectra
par: Egenlauf, Patrick, et autres
Publié: (2024)
par: Egenlauf, Patrick, et autres
Publié: (2024)
Scaling up ridge regression for brain encoding in a massive individual fMRI dataset
par: Ahmadi, Sana, et autres
Publié: (2024)
par: Ahmadi, Sana, et autres
Publié: (2024)
ONERA's CRM WBPN database for machine learning activities, related regression challenge and first results
par: Peter, Jacques, et autres
Publié: (2025)
par: Peter, Jacques, et autres
Publié: (2025)
On the Usage of Gaussian Process for Efficient Data Valuation
par: Bénesse, Clément, et autres
Publié: (2025)
par: Bénesse, Clément, et autres
Publié: (2025)
Magnetic field estimation using Gaussian process regression for interactive wireless power system design
par: Honjo, Yuichi, et autres
Publié: (2025)
par: Honjo, Yuichi, et autres
Publié: (2025)
Rethinking Approximate Gaussian Inference in Classification
par: Mucsányi, Bálint, et autres
Publié: (2025)
par: Mucsányi, Bálint, et autres
Publié: (2025)
Physics-informed, boundary-constrained Gaussian process regression for the reconstruction of fluid flow fields
par: Padilla-Segarra, Adrian, et autres
Publié: (2025)
par: Padilla-Segarra, Adrian, et autres
Publié: (2025)
Tighter sparse variational Gaussian processes
par: Bui, Thang D., et autres
Publié: (2025)
par: Bui, Thang D., et autres
Publié: (2025)
Inferring manifolds using Gaussian processes
par: Dunson, David B, et autres
Publié: (2021)
par: Dunson, David B, et autres
Publié: (2021)
A clustering adaptive Gaussian process regression method: response patterns based real-time prediction for nonlinear solid mechanics problems
par: Li, Ming-Jian, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Ming-Jian, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
A reproducible comparative study of categorical kernels for Gaussian process regression, with new clustering-based nested kernels
par: Perez, Raphaël Carpintero, et autres
Publié: (2025) -
Learning signals defined on graphs with optimal transport and Gaussian process regression
par: Perez, Raphaël Carpintero, et autres
Publié: (2024) -
Gaussian process regression with Sliced Wasserstein Weisfeiler-Lehman graph kernels
par: Perez, Raphaël Carpintero, et autres
Publié: (2024) -
Adaptive sparse variational approximations for Gaussian process regression
par: Nieman, Dennis, et autres
Publié: (2025) -
Multifidelity Gaussian process regression for solving nonlinear partial differential equations
par: El-Boukkouri, Fatima-Zahrae, et autres
Publié: (2026)