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RESEARCH · CL_77146 · Jun 4 · 18:00

新GPLFR模型预测少量数据的高维度输出

研究人员提出了太分布函数隐地因因子回归(GPLFR)，一个新型号，该号目的是从有限的训练数据中预测高维度的输出。该方法通过将压缩和预测结合到单一目标中，解决了现有多输出太分布函数回归和压缩后预测管道的限制。GPLFR已成功应用于创建地球石外行星全球气候模型的首个空间分辨率的模拟器。