Etiqueta: procesos Gaussianos
Proponen una mejora en técnicas de optimización bayesiana
Un equipo de la UAM ha propuesto una transformación para habilitar variables enteras y categóricas en procesos de optimización bayesiana. Los resultados podrían aplicarse a distintos tipos de problemas de optimización, desde la búsqueda de nuevos materiales hasta la creación automática de recetas de cocina.
Nuevas técnicas de aprendizaje automático
Investigadores de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) han explorado nuevas técnicas de aprendizaje automático basadas en procesos Gaussianos que, mediante la minimización de α-divergencias, permiten hacer predicciones más precisas. Los resultados se publican en la revista Neurocomputing.
