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  Incremental Gaussian Processes

Quinonero Candela, J. (2003). Incremental Gaussian Processes. Advances in Neural Information Processing Systems 15, 1001-1008.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-DB41-7 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-DB42-5
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Quinonero Candela, J1, Autor           
Becker, Herausgeber
S., Herausgeber
Thrun, S., Herausgeber
Obermayer, K., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: In this paper, we consider Tipping‘s relevance vector machine (RVM) and formalize an incremental training strategy as a variant of the expectation-maximization (EM) algorithm that we call subspace EM. Working with a subset of active basis functions, the sparsity of the RVM solution will ensure that the number of basis functions and thereby the computational complexity is kept low. We also introduce a mean field approach to the intractable classification model that is expected to give a very good approximation to exact Bayesian inference and contains the Laplace approximation as a special case. We test the algorithms on two large data sets with O(10^3-10^4) examples. The results indicate that Bayesian learning of large data sets, e.g. the MNIST database is realistic.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2003-10
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: ISBN: 0-262-02550-7
URI: http://books.nips.cc/nips15.html
BibTex Citekey: 2800
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Sixteenth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2002)
Veranstaltungsort: Vancouver, BC, Canada
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Advances in Neural Information Processing Systems 15
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Cambridge, MA, USA : MIT Press
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1001 - 1008 Identifikator: -