0559729 - ÚTIA 2023 RIV NL eng J - Článek v odborném periodiku
Papež, Milan - Quinn, Anthony
Transferring model structure in Bayesian transfer learning for Gaussian process regression.
Knowledge-Based System. Roč. 251, č. 1 (2022), č. článku 108875. ISSN 0950-7051. E-ISSN 1872-7409
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA18-15970S
Institucionální podpora: RVO:67985556
Klíčová slova: Bayesian transfer learning (BTL) * Multitask learning * Local and global modelling * Fully probabilistic design * Incomplete modelling * Gaussian process regression
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Impakt faktor: 8.8, rok: 2022 ; AIS: 1.443, rok: 2022
Způsob publikování: Omezený přístup
http://library.utia.cas.cz/separaty/2022/AS/papez-0559729.pdf
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S095070512200418X?via%3Dihub
Trvalý odkaz: https://hdl.handle.net/11104/0333424