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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
Auteur ou autrice
Période
Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
Sujet
Gaussian Processes and Bayesian Inference
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

309 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
309 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 7

Les étiquettes couvrent 0 des 309 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 309 des 309 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail (titre seulement); le volet Codex est un classifieur distillé et calibré. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

afffundnon étiqueté
Gaussian Process Dynamical Models for Human Motion
Jonathan M. Wang, David J. Fleet, Aaron Hertzmann
2007· article· en· IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1 038
citations
affnon étiqueté
Gaussian Process Dynamical Models
Jianguo Wang, Aaron Hertzmann, David M. Blei
2005· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
432
citations
affnon étiqueté
Deep Neural Networks as Gaussian Processes
Jaehoon Lee, Yasaman Bahri, Roman Novak, Samuel S. Schoenholz, Jeffrey Pennington, Jascha Sohl‐Dickstein
2018· article· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
318
citations
affnon étiqueté
Robust online Hamiltonian learning
Christopher Granade, Christopher Ferrie, Nathan Wiebe, David G. Cory
2012· article· en· New Journal of Physics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
207
citations
afffundnon étiqueté
Global Coordination of Local Linear Models
Sam T. Roweis, Lawrence K. Saul, Geoffrey E. Hinton
2001· article· en· ScholarlyCommons (University of Pennsylvania)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
177
citations
affsans résuménon étiqueté
Nested sampling for physical scientists
G. Ashton, Noam Bernstein, Johannes Büchner, Xi Chen, Gábor Cśanyi, Andrew Fowlie +17 autres
2022· article· en· Nature Reviews Methods Primers· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
151
citations
affnon étiqueté
Practical Bayesian tomography
Christopher Granade, Joshua Combes, David G. Cory
2016· article· en· New Journal of Physics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
106
citations
affnon étiqueté
Gated Softmax Classification
Roland Memisevic, Christopher Zach, Marc Pollefeys, Geoffrey E. Hinton
2010· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
79
citations
affnon étiqueté
Parallel Bayesian Additive Regression Trees
Matthew T. Pratola, Hugh Chipman, James Gattiker, David Higdon, Robert McCulloch, William N. Rust
2014· article· en· Journal of Computational and Graphical Statistics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
64
citations
affnon étiqueté
Bayesian actor-critic algorithms
Mohammad Ghavamzadeh, Yaakov Engel
2007· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
60
citations
affsans résuménon étiqueté
Discovering and Exploiting Additive Structure for Bayesian Optimization
Jacob R. Gardner, Chuan Guo, Kilian Q. Weinberger, Roman Garnett, Roger Grosse
2017· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
60
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Robust Gaussian process modeling using EM algorithm
Rishik Ranjan, Biao Huang, Alireza Fatehi
2016· article· en· Journal of Process Control· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
56
citations
affnon étiqueté
The Gaussian Process Density Sampler
Iain Murray, David Mackay, Ryan P. Adams
2008· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
48
citations
afffundnon étiqueté
QInfer: Statistical inference software for quantum applications
Christopher Granade, Christopher Ferrie, Ian Hincks, Steven Casagrande, Thomas Alexander, Jonathan A. Gross +2 autres
2017· article· en· Quantum· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
43
citations
affnon étiqueté
Fast Krylov Methods for N-Body Learning
Nando de Freitas, Yang Wang, Maryam Mahdaviani, Dustin Lang
2005· article· en· Oxford University Research Archive (ORA) (University of Oxford)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
40
citations
affnon étiqueté
Self Supervised Boosting
Max Welling, Richard S. Zemel, Geoffrey E. Hinton
2002· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
40
citations

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