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Garnett_KG接分贴之四
kkun_3yue3
2009-04-26 09:22:12
Garnett_KG接分贴之四
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Garnett_KG
2009-04-26
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j/f
百年树人
2009-04-26
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路过
Garnett
_Real-Time_Category-Based_and_ICCV_2017_paper12.2v2
发表于IEEE上的共享公开文档。介绍了自动驾驶技术中障碍物实时检测的方法。英文版
garnett
:自动化细胞类型分类
加内特 自动化细胞类型分类 请访问我们的以获取有关安装和使用
Garnett
的信息
svgDemo-master.rar
这是一个svgDemo实现,初步结果可以查看svgTest.html,具体实现效果:https://blog.csdn.net/
Garnett
_zk/article/details/109175090
贝叶斯超参数优化matlab代码-active_gp_hyperlearning:遵循
Garnett
等人的GP超参数主动学习,“高斯过程线性嵌
贝叶斯超参数优化matlab代码主动 GP 超参数学习 这是 MATLAB 中描述的主动学习 GP 超参数方法的 MATLAB 实现
Garnett
, R.、Osborne, M. 和 Hennig, P. 高斯过程线性嵌入的主动学习。 (2014)。 第 30 届人工智能不确定性会议(UAI 2014)。 给定函数f上的 GP 模型: 该例程依次选择一系列位置X = { x i } 进行观察,目的是尽快学习 GP 超参数θ 。 这是通过保持概率信念p ( θ | D ) 并通过最大化贝叶斯主动学习差异 (BALD) 标准来选择每个观察位置来完成的 N. Houlsby、F. Huszar、Z. Ghahramani 和 M. Lengyel。 用于分类和偏好学习的贝叶斯主动学习。 (2011)。 arXiv 预印本 arXiv:1112.5745 [stat.ML]。 此实现使用
Garnett
等人中描述的对 BALD 的近似。 上面的论文,它依赖于近似 GP 超参数边缘化的“边缘 GP”(MGP)方法。 主要入口点是learn_gp_hyperparameters.m 。 有关简
active_search:用于执行主动搜索的 MATLAB 代码(
Garnett
等人,“贝叶斯最优主动搜索和测量”,ICML 2012)
MATLAB 的主动搜索工具箱 该存储库包含用于执行主动搜索的MATLAB 代码,如以下论文所述:
Garnett
, R.、Krishnamurthy, Y.、Xiong, X.、Schneider, J. 和 Mann, R. Bayesian Optimal Active Search and Surveying。 (2012)。 机器学习国际会议(ICML 2012)。 此代码旨在与。 笔记 这里的所有代码都假设正/搜索类是由“1”编码的; 所有其他课程都被视为无趣。 内容 提供以下文件。 公用事业 search_expected_utility :实现(一步)主动搜索预期效用的评分函数,直接用于argmax (用于一步前瞻)或与expected_utility_lookahead (用于多步前瞻)一起使用。 search_utility :实现主动搜索实用程序的实用程序函数。
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