• Что бы вступить в ряды "Принятый кодер" Вам нужно:
    Написать 10 полезных сообщений или тем и Получить 10 симпатий.
    Для того кто не хочет терять время,может пожертвовать средства для поддержки сервеса, и вступить в ряды VIP на месяц, дополнительная информация в лс.

  • Пользаватели которые будут спамить, уходят в бан без предупреждения. Спам сообщения определяется администрацией и модератором.

  • Гость, Что бы Вы хотели увидеть на нашем Форуме? Изложить свои идеи и пожелания по улучшению форума Вы можете поделиться с нами здесь. ----> Перейдите сюда
  • Все пользователи не прошедшие проверку электронной почты будут заблокированы. Все вопросы с разблокировкой обращайтесь по адресу электронной почте : info@guardianelinks.com . Не пришло сообщение о проверке или о сбросе также сообщите нам.

Kernelized Normalizing Constant Estimation: Bridging Bayesian Quadrature and Bayesian Optimization

Lomanu4 Оффлайн

Lomanu4

Команда форума
Администратор
Регистрация
1 Мар 2015
Сообщения
1,481
Баллы
155
Xu caiが第一著者

In this paper, a normalizing constant on RKHS is considered as follows:

Z(f)=∫De−λxdx,λ>0 Z(f) = \int_{D} e^{- \lambda x} dx, \quad \lambda > 0 Z(f)=∫De−λxdx,λ>0

This method considers the lower bound and the upper bound of
f∈RKHS f \in RKHS f∈RKHS

This method considers the noiseless setting and the noisy setting for the lower bound of f, respectively.
Applicable to a multi-layer perception, a point spread function.
So authors conducted experiments with various f.

Then consider the results with these experiments.


Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

 
Вверх Снизу