title: Gaussian process regression on an unknown manifold
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Теренин Александр
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Terenin Aleksandr
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Шульженко Александр Олегович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Sulzenko Aleksandr Olegovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Тихомиров Сергей Борисович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Tihomirov Sergej Borisovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:50:34Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:50:34Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 069781
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/40326
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе предлагается метод для решения задач регрессии и классифи-
  кации, который позволяет эффективно оценивать неопределенность в полученных
  предсказаниях, а также применим для случаев с малым числом тренировочных
  данных. Метод опирается на гипотезу о том, что входные данные лежат на скры-
  том многообразии низкой размерности. Описывается способ моделирования скры-
  того многообразия и приводится его теоретическое обоснование. Предлагаемый
  метод тестируется на нескольких естественных примерах, возникающих в задачах
  классификации и регрессии, после чего дается подробное описание проведенных экспериментов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper, we propose a method for solving regression and classification problems, which allows to effectively assess the uncertainty in the obtained predictions, and is also applicable for cases with a small number of training data. The method is based on the hypothesis that the input data lies on a low-dimensional implicit manifold. A method for modeling an implicit manifold is described and its theoretical substantiation is given. Proposed the method is tested on several natural examples that arise in classification and regression problems, after which a detailed description of the experiments is given.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Гауссовские процессы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: регрессия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: модель
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: неизвестное многообразие
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: gaussian processes
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: regression
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: unknown manifold
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Gaussian process regression on an unknown manifold
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Регрессия на основе гауссовских процессов для данных на неизвестном многообразии
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Sulzenko.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40326/2/VKR_Sulzenko.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 3,26 MB
resources.filename: reviewSV_Shulzhenko_report.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40326/3/reviewSV_Shulzhenko_report.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 104,28 kB