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- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2007 가을 학술발표 논문집 제34권 제2호(C)
- 발행연도
- 2007.10
- 수록면
- 485 - 489 (5page)
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Gaussian process classifiers (GPCs) are fully statistical kernel classification models which have a latent function with Gaussian process prior. Recently, EP approximation method has been proposed to infer the posterior over the latent function. It can have a special hyperparameter which can treat outliers potentially. In this paper, we propose the outlier robust algorithm which alternates EP and the hyperparameter updating until convergence. We also show its usefulness with the simulation results.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Gaussian Process Classification
3. EP for GPC
4. Outlier Robust Learning Algorithm
5. Simulation Results
6. Discussion
Acknowledgement
References
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