New approaches for the analysis ofcomplex time-series using kernel methods.
New approaches for the analysis ofcomplex time-series using kernel methods.
使用核方法分析复杂时间序列的新方法。
批准号：
23700172
负责人：
CUTURI Marco
金额：
$2.75万
依托单位：
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2011
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2011 至 2012
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英文摘要
Time series are now increasingly complex. Each observation may describe a structured object (an image or a graph for instance) or alternatively a very high dimensional feature vector. The goal of our project is to develop new methods to handle time-series of complex data through kernel methods and optimization methods.
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DOI：
--
发表时间：
2011-01
期刊：
arXiv: Machine Learning
影响因子：
--
作者：
[Marco Cuturi;A. Doucet]
通讯作者：
Marco Cuturi;A. Doucet
Kernel Methods for Time Series
时间序列的核方法
时间序列的核方法
DOI：
--
发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
--
作者：
[菱山玲子, 中島悠., Marco Cuturi]
通讯作者：
Marco Cuturi
DOI：
--
发表时间：
2011-06
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Marco Cuturi]
通讯作者：
Marco Cuturi
DOI：
--
发表时间：
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Marco Cuturi, Marco Cuturi, Marco Cuturi, Marco Cuturi]
通讯作者：
Marco Cuturi
Triangular Global Alignment Kernels
三角形全局对齐内核
三角形全局对齐内核
DOI：
--
发表时间：
期刊：
影响因子：
--
作者：
[]
通讯作者：
共 10 条
Fast Optimal Transport and Applications to Inference and Simulation in Large Scale Statistical Machine Learning
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批准号：26700002
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项目类别：Grant-in-Aid for Young Scientists (A)
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资助金额：$16.06万
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财政年份：2014
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负责人：CUTURI Marco
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依托单位：
Empirical Bayes Kernels: Unsupervised Kernel Learning
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批准号：25540100
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项目类别：Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
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资助金额：$2.41万
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财政年份：2013
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负责人：CUTURI Marco
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依托单位：
海外基金