罗伯特·B·格拉米奇
人员信息
优化列表
2020年–今天
2024 [公元31年] 克里斯汀·安德森-库克 , 陆璐 , 罗伯特·B·格拉米奇 , L.Allison Jones-法默 , 道格拉斯·蒙哥马利 , 威廉·H·伍德 :
出版应用统计论文:编辑的指导和建议。 资格。 Reliab公司。 工程国际。 40 ( 4 ) : 1918-1934 ( 2024 ) [i7] 内森·威科夫 , 约翰·史密斯 , 安妮·S·布斯 , 罗伯特·B·格拉米奇 :
贝叶斯优化的Voronoi候选。 CoRR公司 abs/2402.04922 ( 2024 ) 2023 【j30】 安妮·索尔 , 安德鲁·库柏 , 罗伯特·B·格拉米奇 :
计算机实验中的Vecchia近似深高斯过程。 J.计算。 图表。 斯达。 32 ( 三 ) : 824-837 ( 2023 ) [公元29年] 瑞安·B·克里斯蒂安森 , 瑞安·M·波利亚 , 罗伯特·B·格拉米奇 :
大规模采矿数据的传统克里金过程与现代高斯过程。 统计分析。 数据最小值。 16 ( 5 ) : 488-506 ( 2023 ) [公元28年] 安妮·索尔 , 罗伯特·B·格拉米奇 , 她的朋友大卫·黑格东 :
深高斯过程代理的主动学习。 技术指标 65 ( 1 ) : 4-18 ( 2023 ) [i6] Chiwoo公园 , 罗伯特·沃尔德 , Bonggwon Kang公司 , 本吉·丸山 , 宋多红(Soondo Hong) , 罗伯特·B·格拉米奇 :
分段高斯过程代理的主动学习。 CoRR公司 abs/2301.08789 ( 2023 ) [i5] 瑞安·B·克里斯蒂安森 , 罗伯特·B·格拉米奇 :
贝叶斯优化的稳健预期改进。 CoRR公司 abs/2302.08612 ( 2023 ) 2022 [公元27年] D.奥斯汀·科尔 , 罗伯特·B·格拉米奇 , 迈克·卢德科夫斯基 :
随机模拟实验的大规模局部替代模型。 计算。 统计数据分析。 174 : 107537 ( 2022 ) [公元26年] 内森·威科夫 , 米卡·比诺瓦 , 罗伯特·B·格拉米奇 :
局部代理建模的灵敏度预扭曲。 技术指标 64 ( 4 ) : 535-547 ( 2022 ) [公元25年] 黄建能 , 罗伯特·B·格拉米奇 :
通过现场替代品对蜂窝密封进行多输出校准。 技术指标 64 ( 4 ) : 548-563 ( 2022 ) 【c9】 罗伯特·B·格拉米奇 , 安妮·绍尔 , 内森·威科夫 :
贝叶斯优化的三角剖分候选者。 NeurIPS公司 2022 2021 [公元24年] 米卡·比诺瓦 , 罗伯特·B·格拉米奇 :
hetGP:R中的异方差高斯过程建模和序列设计。 J.统计软件。 98 ( 1 ) ( 2021 ) [公元23年] D.奥斯汀·科尔 , 瑞安·B·克里斯蒂安森 , 罗伯特·B·格拉米奇 :
用于大规模模拟实验的局部诱导高斯过程。 统计计算。 31 ( 三 ) : 33 ( 2021 ) [公元22年] 亚当·爱德华兹 , 罗伯特·B·格拉米奇 :
精确聚合本地模型。 统计分析。 数据最小值。 14 ( 6 ) : 676-697 ( 2021 ) [公元21年] 张伯亚 , D.奥斯汀·科尔 , 罗伯特·B·格拉米奇 :
高斯过程代理的距离分布设计。 技术指标 63 ( 1 ) : 40-52 ( 2021 ) [i4] 内森·威科夫 , 米卡·比诺瓦 , 罗伯特·B·格拉米奇 :
局部代理建模的灵敏度预处理。 CoRR公司 腹肌/2101.06296 ( 2021 ) [i3] 罗伯特·B·格拉米奇 , 安妮·索尔 , 内森·威科夫 :
贝叶斯优化的三角剖分候选。 CoRR公司 abs/2112.07457 ( 2021 )
2010 – 2019
2019 [公元20年] 孙芙蓉 , 罗伯特·B·格拉米奇 , 本杰明·哈兰德 , 劳伦斯伯爵 , 安德鲁·沃克 :
模拟大型模拟实验中的卫星阻力。 SIAM/ASA J.不确定性。 量化 7 ( 2 ) : 720-759 ( 2019 ) [j19] 孙芙蓉 , 罗伯特·B·格拉米奇 , 本杰明·哈兰德 , 思源路 , 黄扬德 :
综合太阳辐射的模拟和现场数据。 统计分析。 数据最小值。 12 ( 4 ) : 311-324 ( 2019 ) [公元18年] Matthias Chung(马蒂亚斯·钟) , 米卡·比诺瓦 , 罗伯特·B·格拉米奇 , 约翰·巴兹利 , 大卫·J·莫昆 , 阿曼达·P·史密斯 , 琥珀·M·史密斯 :
使用替代随机过程的动态系统参数和不确定性估计。 SIAM J.科学。 计算。 41 ( 4 ) : A2212-A2238型 ( 2019 ) [公元17年] 米卡·比诺瓦 , 黄建能 , 罗伯特·B·格拉米奇 , 迈克·卢德科夫斯基 :
复制还是探索? 随机模拟实验的顺序设计。 技术指标 61 ( 1 ) : 7-23 ( 2019 ) 2017 [公元16年] 蒂莫西·格雷夫斯 , 罗伯特·B·格拉米奇 , 尼古拉斯·沃特金斯 , 克里斯蒂安·弗兰茨克 :
《长期记忆简史:赫斯特、曼德尔布罗特与ARFIMA之路》,1951-1980年。 熵 19 ( 9 ) : 437 ( 2017 ) 2016 [公元15年] 罗伯特·B·格拉米奇 , Genetha A.格雷 , 塞巴斯蒂安·勒·迪加贝尔 , 赫伯特·K·H·李 , 普里塔姆·兰扬 , 加思·N·威尔斯 , 斯特凡·M·怀尔德 :
黑箱约束优化的增广拉格朗日模型。 技术指标 58 ( 1 ) : 1-11 ( 2016 ) [公元14年] 罗伯特·B·格拉米奇 , Genetha A.格雷 , 塞巴斯蒂安·勒·迪加贝尔 , 赫伯特·K·H·李 , 普里塔姆·兰扬 , 加思·N·威尔斯 , 斯特凡·M·怀尔德 :
重新审理。 技术指标 58 ( 1 ) : 26-29 ( 2016 ) [j13] 罗伯特·B·格拉米奇 , 本杰明·哈兰德 :
加速局部高斯过程预测中的邻域搜索。 技术指标 58 ( 三 ) : 294-303 ( 2016 ) 【c8】 维克托·皮奇尼 , 罗伯特·B·格拉米奇 , 斯特凡·M·怀尔德 , 塞巴斯蒂安·勒·迪加贝尔 :
基于松弛变量增广拉格朗日的混合约束贝叶斯优化。 NIPS公司 2016 : 1435-1443 2015 [公元12年] 罗伯特·B·格拉米奇 , 迈克尔·卢德科夫斯基 :
最优停车问题的序贯设计。 SIAM J.金融数学。 6 ( 1 ) : 748-775 ( 2015 ) 2014 [公元11年] 罗伯特·B·格拉米奇 , 贾拉德·尼米 , 罗宾·威斯 :
大规模并行近似高斯过程回归。 SIAM/ASA J.不确定性。 量化 2 ( 1 ) : 564-584 ( 2014 ) [i2] 里卡多·贝泽拉·德·安德拉德·席尔瓦 , 罗伯特·B·格拉米奇 :
具有潜在变量的高斯过程结构方程模型。 CoRR公司 abs/1408.2042 ( 2014 ) 2013 [公元10年] 克里斯托弗罗斯·阿纳格诺斯托普洛斯 , 罗伯特·B·格拉米奇 :
数据流上动态树的信息论数据丢弃。 熵 15 ( 12 ) : 5510-5535 ( 2013 ) [公元9年] 胡玉傲 , 罗伯特·B·格拉米奇 , 恒联 :
单指数模型的贝叶斯分位数回归。 统计计算。 23 ( 4 ) : 437-454 ( 2013 ) [j8] 罗伯特·B·格拉米奇 :
评论:关于预期改进的进展。 技术指标 55 ( 1 ) : 19-20 ( 2013 ) [j7] 休·A·奇普曼 , 爱德华·乔治 , 罗伯特·B·格拉米奇 , 罗伯特·麦卡洛赫 :
贝叶斯树响应面模型。 WIRE数据挖掘知识。 发现。 三 ( 4 ) : 298-305 ( 2013 ) 【c7】 普拉桑娜·巴拉普拉卡什 , 罗伯特·B·格拉米奇 , 斯特凡·M·怀尔德 :
用于经验性能调整的基于主动学习的代理模型。 集群 2013 : 1-8 【c6】 普拉桑娜·巴拉普拉卡什 , 卡尔·鲁普 , 阿扎马特·马梅特亚诺夫 , 罗伯特·B·格拉米奇 , 保罗·D·霍夫兰 , 斯特凡·M·怀尔德 :
使用主动学习对GPU内核进行实证性能建模。 PARCO公司 2013 : 646-655 [i1] 罗伯特·B·格拉米奇 , 贾拉德·尼米 , 罗宾·威斯 :
大规模并行近似高斯过程回归。 CoRR公司 abs/1310.5182 ( 2013 ) 2012 [j6] 罗伯特·B·格拉米奇 , 赫伯特·K·H·李 :
计算机实验建模中的金块案例。 统计计算。 22 ( 三 ) : 713-722 ( 2012 ) [j5] 罗伯特·B·格拉米奇 , 恒联 :
高斯过程单指数模型作为计算机实验的仿真器。 技术指标 54 ( 1 ) : 30-41 ( 2012 ) 2011 【j4】 塔玛拉·布罗德里克 , 罗伯特·B·格拉米奇 :
基于树高斯过程模型的分类和分类输入。 J.分类。 28 ( 2 ) : 244-270 ( 2011 ) 2010 [j3] 罗伯特·B·格拉米奇 , 理查德·萨姆沃斯 , 罗斯·金恩 :
重要性锻炼。 统计计算。 20 ( 1 ) : 1-7 ( 2010 ) [c5] 里卡多·贝泽拉·德·安德拉德·席尔瓦 , 罗伯特·B·格拉米奇 :
具有潜在变量的高斯过程结构方程模型。 阿拉伯联合酋长国 2010 : 537-545
2000 – 2009
2009 [注2] 罗伯特·B·格拉米奇 , 赫伯特·K·H·李 :
超级计算机实验的自适应设计与分析。 技术指标 51 ( 2 ) : 130-145 ( 2009 ) 【c4】 里卡多·贝泽拉·德·安德拉德·席尔瓦 , 罗伯特·B·格拉米奇 :
Copula贝叶斯混合的MCMC方法。 AISTATS公司 2009 : 512-519 2008 [j1] 罗伯特·B·格拉米奇 , 赫伯特·K·H·李 :
高斯过程和极限线性模型。 计算。 统计数据分析。 53 ( 1 ) : 123-136 ( 2008 ) 2004 【c3】 罗伯特·B·格拉米奇 , 赫伯特·K·H·李 , 威廉·麦格雷迪 :
高斯过程树的参数空间探索。 ICML公司 2004 2002 【c2】 罗伯特·B·格拉米奇 , 曼弗雷德·K·沃穆特 , 斯科特·勃兰特 , 伊斯梅尔·阿里 :
通过重取实现自适应缓存。 NIPS公司 2002 : 1465-1472 【c1】 伊斯梅尔·阿里 , 艾哈迈德·艾默尔 , 罗伯特·B·格拉米奇 , 伊桑·L·米勒 , 斯科特·勃兰特 , 达雷尔·D·E·朗 :
ACME:使用多个专家的自适应缓存。 西部数据自动化系统 2002 : 143-158