Julien Bect
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Documents
Identifiants chercheurs
- julien-bect
- Arxiv : bect_j_1
- IdRef : 118894374
- 0000-0002-0867-0215
- VIAF : 202207089
- Google Scholar : https://scholar.google.fr/citations?user=7mKxFjkAAAAJ
Présentation
Publications
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Parameter selection in Gaussian process interpolation: An empirical study of selection criteriaSIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification, 2023, 11 (4), pp.1308-1328. ⟨10.1137/21M1444710⟩
Article dans une revue
hal-03285513v5
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Relaxed Gaussian process interpolation: a goal-oriented approach to Bayesian optimizationMASCOT-NUM 2022, Jun 2022, Clermont-Ferrand, France
Communication dans un congrès
hal-03715755v1
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Numerical issues in maximum likelihood parameter estimation for Gaussian process interpolation7th International Conference on machine Learning, Optimization and Data science (LOD 2021), Oct 2021, Grasmere, United Kingdom. ⟨10.1007/978-3-030-95470-3_9⟩
Communication dans un congrès
hal-03119528v2
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Towards new cross-validation-based estimators for Gaussian process regression: efficient adjoint computation of gradients52èmes Journées de Statistique de la SFdS (JdS 2020), May 2021, Nice, France. pp.633-638
Communication dans un congrès
hal-02490981v2
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Échantillonnage préférentiel et méta-modèles : méthodes bayésiennes optimale et défensive47èmes Journées de Statistique de la SFdS (JdS 2015), Jun 2015, Lille, France
Communication dans un congrès
hal-01163632v1
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Gaussian process model selection for computer experimentsPoster de conférence hal-03018559v1 |
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Relaxed Gaussian process interpolation: a goal-oriented approach to Bayesian optimization2022
Pré-publication, Document de travail
hal-03686949v2
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