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TU Berlin

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Théo Galy-Fajou [1]

Lupe [2]

  • 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  [3] oder auf mein Website [4]

Publications [5]

  • AISTATS' 20 "Automated Augmented Conjugate Inference for Non-conjugate Gaussian Process Models" [6] T. Galy-Fajou, F. Wenzel, M. Opper

  • UAI 19' " [7]Multi-Class Gaussian Process Classification Made Conjugate: Efficient Inference via Data Augmentation" [8]  T. Galy-Fajou*, F. Wenzel*C. Donner, M. Opper
  • AAAI 19’ “Efficient Gaussian Process Classification Using Polya-Gamma Data Augmentation” [9], F. Wenzel*, T. Galy-Fajou*, C. Donner, M. Kloft, M. Opper
  • ECML 17’ “Bayesian Nonlinear Support Vector Machines for Big Data” [10], F. Wenzel, T. Galy-Fajou, M. Deutsch, M. Kloft

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