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实体 Multi-Output Gaussian Processes for Crowdsourced Traffic Data Imputation

Multi-Output Gaussian Processes for Crowdsourced Traffic Data Imputation

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  1. TOOL · CL_348436 ·

    新的 R-MOGP 方法提供抗离群值的高斯过程建模

    研究人员开发了一种名为 R-MOGP 的新方法,以解决多输出高斯过程 (MOGPs) 对离群值的敏感性问题。这种新颖的方法确保了对任何单个响应变量中的异常数据点的鲁棒性,而不会损害计算效率。R-MOGP 与稀疏变分推理无缝集成以实现可扩展性,并且在计算成本显著降低的情况下,其性能与现有的最先进的鲁棒 MOGPs 相当。