Probabilistic Parametric Curves for Sequence Modeling

This work proposes a probabilistic extension to Bézier curves as a basis for effectively modeling stochastic processes with a bounded index set. The proposed stochastic process model is based on Mixture Density Networks and Bézier curves with Gaussian random variables as control points. A key advant...

תיאור מלא

מידע ביבליוגרפי

מחבר ראשי:	Hug, Ronny
פורמט:	Online
שפה:	אנגלית
יצא לאור:	KIT Scientific Publishing 2022
נושאים:	Probabilistische Sequenzmodellierung Stochastische Prozesse Neuronale Netzwerke Parametrische Kurven Probabilistic Sequence Modeling Stochastic Processes Neural Networks Parametric Curves thema EDItEUR::U Computing and Information Technology::UY Computer science::UYA Mathematical theory of computation::UYAM Maths for computer scientists
גישה מקוונת:	ONIX_20220718_9783731511984_116
תגים:	הוספת תג אין תגיות, היה/י הראשונ/ה לתייג את הרשומה!