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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이주영 (한국과학기술원) 이익진 (한국과학기술원)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2022년 학술대회
발행연도
2022.11
수록면
2,296 - 2,299 (4page)

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This paper presents a multi-fidelity approach for various types of data, including a combination of different types between high and low-fidelity data. The criteria for classifying data type is which is continuous or discrete. Our approach uses a latent model representing discrete data, which allows the construction of the multi-fidelity model for various types of data. The proposed model has a distinction against a co-kriging schema in terms of appropriately handling a combination of different types of data. We evaluate the proposed method on synthetic datasets and show that it is more accurate than a single-fidelity model.
#Gaussian process #Multi-fidelity #Laplace inference

목차

Abstract
1. 서론
2. 제안 방법
3. 결론
참고문헌

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