滞后

局部近似高斯过程回归。对大型计算机实验和空间数据集执行近似GP回归。这种近似是基于在特定输入下(独立地)寻找预测的小局部设计。OpenMP和SNOW并行化支持在大量样本外测试集上进行预测;GPU加速也支持一个重要的子程序。OpenMP和GPU功能可能需要特殊编译。在大尺度约束条件下,给出了一个扩展的GP格式,并将其作为一个大尺度约束下的lagrange-programmed(GP)程序应用于计算机的全尺度预测。


zbMATH中的参考文献(参考 20篇文章 参考,第1条标准)

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按年份排序(引用)

  1. Andrew Finley,Abhirup Datta,Sudipto Banerjee:最近邻高斯过程模型的R包(2020)第十四章
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  6. Sung,Chih Li;Wang,Wenjia;Plumley,Matthew;Haaland,Benjamin:大型多输入计算机实验的多分辨率函数方差分析(2020)
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  8. Mickaël Binois和Victor Picheny:GPareto:基于高斯过程的多目标优化和分析的R包(2019)不是zbMATH
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  10. Sun,芙蓉;Gramacy,Robert B;Haaland,Benjamin;Lawrence,Earl;Walker,Andrew:从大型模拟实验中模拟卫星阻力(2019)
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  13. 黄永德;陆思源;金在光:自下而上的估计和自上而下的预测:结合多种来源的信息进行太阳能预测(2018年)
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  15. Sung,Chih Li;Gramacy,Robert B.;Haaland,Benjamin:利用局部高斯过程搜索中的方差减少潜力(2018年)
  16. Robert Gramacy:laGP:R中通过局部近似高斯过程进行大规模空间建模(2016)不是zbMATH
  17. Christopher Paciorek;Benjamin Lipshitz;Wei Zhuo;Prabhat;Cari G.Kaufman;Rollin Thomas:R中的并行高斯过程计算(2015)不是zbMATH
  18. Gramacy,Robert B.;Bingham,Derek;Holloway,James Paul;Grosskopf,Michael J.;Kuranz,Carolyn C.;Rutter,Erica;Trantham,Matt;Drake,R.Paul:校准模拟辐射冲击流体动力学的大型计算机实验(2015年)
  19. Picheny,Victor:通过逐步减少不确定性,使用高斯过程仿真器进行多目标优化(2015)
  20. Gramacy,Robert B.;Niemi,Jarad;Weiss,Robin M.:大规模并行近似高斯过程回归(2014)