Inhalt des Dokuments
Théo Galy-Fajou
- © Copyright??
- Doktorandin in Maschinellem Lernen
- Ich bin spezialisiert auf Gaußsche Prozesse, Bayesian Inference und Entwicklung von Julia.
- Master of Physics EPFL (Lausanne, Schweiz)
- Kontakt : MAR 4.020 oder auf mein Website
Publications
AISTATS' 20 "Automated Augmented Conjugate Inference for Non-conjugate Gaussian Process Models" T. Galy-Fajou, F. Wenzel, M. Opper
- UAI 19' "Multi-Class Gaussian Process Classification Made Conjugate: Efficient Inference via Data Augmentation" T. Galy-Fajou*, F. Wenzel*, C. Donner, M. Opper
- AAAI 19’ “Efficient Gaussian Process Classification Using Polya-Gamma Data Augmentation”, F. Wenzel*, T. Galy-Fajou*, C. Donner, M. Kloft, M. Opper
ECML 17’ “Bayesian Nonlinear Support Vector Machines for Big Data”, F. Wenzel, T. Galy-Fajou, M. Deutsch, M. Kloft
Zusatzinformationen / Extras
Direktzugang
Schnellnavigation zur Seite über Nummerneingabe