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J-GLOBAL ID：201702221057524644   整理番号：17A0094926

GAUSS過程からGAUSS過程への混合モデル:研究と展望【JST・京大機械翻訳】

From Gaussian Processes to the Mixture of Gaussian Processes:A Survey

著者 (3件)： Zhou Yatong (School of Mathematical Science and LMAM,Peking University) ,  Chen Ziyi (School of Mathematical Science and LMAM,Peking University) ,  Ma Jinwen (School of Mathematical Science and LMAM,Peking University)
資料名： Xinhao Chuli  (Xinhao Chuli)
巻： 32  号： 8  ページ： 960-972  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2154A  ISSN： 1003-0530  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： GAUSS過程(GP)モデルは,カーネル学習とベイズ推論の組合せであり,機械学習の分野における研究ホットスポットになっている。GPモデルの拡張として,GAUSS過程混合(MGP)モデルは,より強い学習能力と適応性を有する。しかし、現在、GPとMGPモデルに関する研究は比較的にばらつきがあり、系統的な分析と総括が不足している。本論文では、まずGPモデルの基本原理及びその研究進展について深く分析と討論を行った。次に,GPモデルをMGPモデルに拡張し,多モデルの研究状況と進展を分析し,今後の研究方向と応用問題を指摘した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 適応性 ,  *機械学習 ,  ホットスポット ,  学習能力 ,  *混合効果モデル
準シソーラス用語： Kernel法 ,  *混合モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Gaussian process ,  mixture of Gaussian processes ,  machine learning ,  regression and prediction ,  clustering analysis

分類 (9件)： 地形データの処理  (RC02050O) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  航空機  (QK06000K) ,  音響信号処理  (BB03050C) ,  システム同定  (IA02040O) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  下水・廃水処理施設  (SC03020P) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： Gauss過程 ,  混合モデル ,  研究 ,  展望