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Description
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 advantage of this model is given by the ability to generate multi-mode predictions in a single inference step, thus avoiding the need for Monte Carlo simulation.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 226
- Langue:
- Anglais
- Collection :
- Tome:
- n° 55
Caractéristiques
- EAN:
- 9783731511984
- Format:
- Livre broché
- Dimensions :
- 148 mm x 13 mm
- Poids :
- 430 g
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