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多峰相似高斯过程潜变量模型
多峰相似高斯过程潜变量模型
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多模态数据分析的相似高斯过程潜变量模型
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SGPLVM:具有共享潜在空间的高斯过程潜在变量模型 (SGPLVM)
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SGPLVM 具有共享潜在空间的高斯过程潜在变量模型 (SGPLVM) 发布信息 除了下载 SGPLVM 软件外，您还需要安装工具箱。 例子 SGP-LVM >> demSgplvm 演示脚本使用随机数据或人体运动的合成示例创建三种不同类型的共享 GP-LVM 模型。 >> sgplvm_model_type = ' mlmi2008 ' ; >> data_type = ' human
高斯过程隐变量模型-运动捕捉MOCAP
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本程序为Neil Lawrennd搭建的层级高斯过程隐变量模型用于运动数据的重构，同时能够在隐空间中实现走跑运动的拼接 上传原因主要是Neil Lawrennd在github上公布的代码直接跑是跑不通的，需要修改很多函数 本代码可直接运行demHighFilve1查看对两个人的运动的GP建模 而在demWalkRun1中实现了走跑的运动建模，而且隐空间与对应的运动可视空间具有交互式操作 The H
sgplvm-inverse:使用结构化贝叶斯高斯过程潜变量模型进行反问题的实验
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“结构化贝叶斯高斯过程潜在变量模型：在数据驱动的降维和高维反演中的应用”的实验 参见 先决条件 此存储库使用python> = 3.5和 。 您可以尝试运行随附的configure.bash来快速进行设置。 运行实验 主要的实验模块是： elliptic_forward_sgplvm_separate.py （两模型方法的正向问题） elliptic_forward_sgplvm_joint.
具有协调性的多峰高斯过程潜在变量模型
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高斯潜在变量模型用于变量选择
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高斯过程回归(GPR)的多变量数据预测
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在实现多变量数据预测过程中，发现利用MATLAB自带的高斯过程回归（Gaussian process regression，GPR）无法实现多输入多输出的数据预测，于是利用了gpml-matlab-v4.1-2017-10-19这个工具箱，并简单实现了多变量数据的预测值以及给出了每个预测值对应的方差。 注：涉及的训练数据和测试数据会在附件中给出。
GP-LV:高斯过程局部波动率模型
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GP-LV 高斯过程局部波动率模型。 马丁·特格纳（Martin Tegner）和史蒂芬·罗伯茨（Stephen Roberts）在附带了代码。 安装 克隆并输入仓库。 git clone https://github.com/martnj/GP-LV cd GP-LV 数据集 data_gp_lv.Rdata包含具有单个日期的价格和隐含波动率面的综合数据集。 同样， data_seque
无监督研究
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语音识别技术文章.rar
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实用语音识别基础电子版
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基于拓扑关系分布的3D过程工厂模型相似度测量
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基于高斯过程模型的语音增强 (2010年)
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将地磁场模型与灵敏度矩阵进行比较：通过生成高斯系数的灵敏度矩阵来比较两个地磁场模型的相似程度。-matlab开发
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香港旅游需求预测的稀疏高斯过程回归模型
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近年来，已经广泛研究了高斯过程（GP）模型来解决硬机器学习问题。 这些模型之所以重要，是因为它们具有使用Mercer内核和贝叶斯框架进行概率推理的灵活的非参数建模能力。 在本文中，我们提出了一种稀疏的GP回归（GPR）模型来预测香港的旅游需求。 GPR模型的稀疏化过程不仅降低了计算复杂度，而且提高了泛化能力。 我们用与香港旅游业有关的月度需求数据对提出的模型进行了实验，并将稀疏的GPR模型的性能与
npode:用高斯过程学习未知的ODE模型
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[此存储库已被可用的最新TensorFlow实现所覆盖。] 碘化物 该存储库包含npODE的MATLAB实现，npODE是用于学习未知的常微分方程的非参数模型。 我们描述该模型的论文在。 MATLAB代码 该实现在MATLAB（2017b）中进行，除了MATLAB自己的优化函数fminunc和ODE求解器ode45之外，它不依赖于任何软件。 因此，您应该能够立即运行代码。 使我们的模型适合某些数
synthia::snake:用Python生成多维综合数据
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其次，用每个单元内所假设的近似函数分片地表示求解域内待求的未知厂变量。 3. 有限元法的分类和基本步骤有哪些 答：分类：位移法、力法、混合法；步骤：结构的离散化，单元分析，单元集成，引入约束条件，求解...
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