Probabilistic Parametric Curves for Sequence Modeling
Seiten
2022
KIT Scientific Publishing (Verlag)
978-3-7315-1198-4 (ISBN)
KIT Scientific Publishing (Verlag)
978-3-7315-1198-4 (ISBN)
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.
| Erscheinungsdatum | 19.07.2022 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Karlsruher Schriften zur Anthropomatik / Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme, Karlsruher Institut für Technologie ; Fraunhofer-Inst. für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB Karlsruhe ; 55 |
| Zusatzinfo | graph. Darst. |
| Sprache | englisch |
| Maße | 148 x 210 mm |
| Gewicht | 430 g |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik |
| Schlagworte | Neural networks • Neuronale Netzwerke • Parametric Curves • parametrische Kurven • Probabilistic Sequence Modeling • Probabilistische Sequenzmodellierung • Stochastic Processes • stochastische Prozesse |
| ISBN-10 | 3-7315-1198-3 / 3731511983 |
| ISBN-13 | 978-3-7315-1198-4 / 9783731511984 |
| Zustand | Neuware |
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