Deep Gaussian processes for the analysis of EEG signals in Alzheimer's diseases

Deep Gaussian Processes (DGPs) are hierarchically represented by a sequential composi- tion of a prior Gaussian processes and are equivalent to a multi-layer neural network (NN) of infinite width. DGPs are non-parametric statistical models and are used to characterize patterns of complex nonlinear s...

Полное описание

Сохранить в:
Библиографические подробности
Главный автор: Cumbicus Jiménez, Andy Mauricio (author)
Формат: bachelorThesis
Язык:eng
Опубликовано: 2023
Предметы:
Online-ссылка:http://repositorio.yachaytech.edu.ec/handle/123456789/605
Метки: Добавить метку
Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!