Inhalt des Dokuments
Zeitraum | Art der Tätigkeit |
---|---|
2003 | Diplom der Physik, Universität Würzburg |
2003-2007 | Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Universität Würzburg, Fachgebiet Statistische Physik |
2007 | Doktor der Physik, Universität Würzburg |
seit 2007 | Post-Doc, TU Berlin, Fachgebiet Künstliche Intelligenz |
Forschungsgebiete
- Stochastische dynamische Systeme (exakte und approximative Inferenz, Modellauswahl)
- Statistische Lerntheorie (Gauss' Prozesse, neurale Netzwerke)
- Statische Physik von komplexen Systemen
- Anwendungsgebiete: Systembiologie, Datenanalyse, Kryptographie
Publikationen
Zitatschlüssel | Stimberg:2012:BIC |
---|---|
Autor | Florian Stimberg and Manfred Opper and Andreas Ruttor |
Buchtitel | Proceedings of the International Conference on Artificial Intelligence and Statistics |
Jahr | 2012 |
ISSN | 1938-7228 |
Journal | JMLR W&CP |
Jahrgang | 22 |
Zusammenfassung | We study a model of a stochastic process with unobserved parameters which suddenly change at random times. The possible parameter values are assumed to be from a finite but unknown set. Using a Chinese restaurant process prior over parameters we develop an efficient MCMC procedure for Bayesian inference. We demonstrate the significance of our approach with an application to systems biology data. |
Zusatzinformationen / Extras
Direktzugang
Schnellnavigation zur Seite über Nummerneingabe