search query: @supervisor Lampinen, Jouko / total: 58
reference: 5 / 58
Author: | Tolvanen, Ville |
Title: | Gaussian Processes with Monotonicity constraints for Big Data |
Gaussiset prosessit monotonisuusrajoituksella suurille aineistoille | |
Publication type: | Master's thesis |
Publication year: | 2014 |
Pages: | vii + 58 Language: eng |
Department/School: | Sähkötekniikan korkeakoulu |
Main subject: | Laskennallinen ja kognitiivinen biotiede (IL3003) |
Supervisor: | Lampinen, Jouko |
Instructor: | Vehtari, Aki |
Electronic version URL: | http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201406302272 |
OEVS: | Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning CentreIn the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network. The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/ You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.
Logging on to the customer computers
Opening a thesis
Reading the thesis
Printing the thesis
|
Location: | P1 Ark Aalto 1625 | Archive |
Keywords: | Gaussian processes monotonicity big data variational inference Gaussiset prosessit monotonisuus suuret aineistot variaatiolaskenta |
Abstract (eng): | In this thesis, we combine recent advances in monotonicity constraints for Gaussian processes with Big Data inference of Gaussian Proceses. The new variational inference based method is developed and experimented on several simulated and real world data sets by comparing the predictive performance to Expectation Propagation and Markov chain Monte Carlo methods. The results indicate that the new method produces good results and can be used when the data sets get so large that the computationally demanding methods cannot be used. |
Abstract (fin): | Tämän työn tarkoitus on kehittää menetelmä monotonisuusrajoitettujen Gaussisten Prosessien käyttämiseksi suurille aineistoille. Variaatiolaskentaan perustuvaa menetelmää testataan usealla simuloidulla ja oikealla aineistolla. Uuden menetelmän prediktiivistä kykyä verrataan expectation propagation menetelmään, sekä Markov chain Monte Carlo menetelmiin. Työssä saatujen tulosten perusteella voidaan päätellä, että uusi menetelmä toimii ja sitä voidaan käyttää, kun aineistot kasvavat liian suuriksia laskennallisesti raskaille menetelmille. |
ED: | 2014-08-03 |
INSSI record number: 49445
+ add basket
INSSI