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  A Unifying View of Sparse Approximate Gaussian Process Regression

Quinonero Candela, J., & Rasmussen, C. (2005). A Unifying View of Sparse Approximate Gaussian Process Regression. The Journal of Machine Learning Research, 6, 1935-1959.

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Basisdaten

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Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

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Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Quinonero Candela, J1, 2, Autor           
Rasmussen, CE1, 2, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We provide a new unifying view, including all existing proper probabilistic sparse approximations for Gaussian process regression. Our approach relies on
expressing the effective prior which the methods are using. This
allows new insights to be gained, and highlights the relationship between
existing methods. It also allows for a clear theoretically justified ranking
of the closeness of the known approximations to the corresponding full GPs.
Finally we point directly to designs of new better sparse approximations,
combining the best of the existing strategies, within attractive
computational constraints.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2005-12
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: 3753
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: The Journal of Machine Learning Research
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Cambridge, MA : MIT Press
Seiten: - Band / Heft: 6 Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1935 - 1959 Identifikator: ISSN: 1532-4435
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/111002212682020_1