质子交换膜燃料电池（Proton Exchange Membrane Fuel Cell,PEMFC）是一种以氢气为能源的新型发电装置,因其具有能量转换效率高、比功......

为响应碳达峰、碳中和的需求,构建一套完整的"源-网-荷-储"的新能源电力系统,提出了一种基于Hamiltonian Monte Carlo推断深度高......

深度高斯过程(deep Gaussian process,DGP)是一种流行的概率建模方法,它具有强大的功能,适用于函数近似和不确定性估计,能广泛应用......

随着人们对能源的需求日益增长。锂离子电池凭借其能量输出稳定,循环寿命长、清洁环保、体积小质量轻等诸多优点,被广泛地应用于各......

随着全球定位系统(Global Positioning System,GPS)技术的不断发展和提升,GPS在我们现实生活中应用越来越广泛,室内定位技术的需求......

在机器学习领域,从少量样本中高效的学习仍然是一个巨大的挑战.本文借鉴度量学习的思想,基于深度高斯过程模型这一非参数模型,提出......

多元类别数据的可能取值会随向量长度的增长呈指数级增长,从而造成数据稀疏性问题。通过将观察数据嵌入到连续空间中训练识别数据......

在非参贝叶斯框架中,高斯过程作为有效且灵活的概率建模工具被广泛应用于机器学习的众多领域,在许多单视角问题上取得了良好效果。......

深度高斯过程作为近年来提出的一种新的深度学习方法,由于其强大的学习能力和对非线性数据的隐含细节特征的刻画,被广泛运用于非监......