- aut = "Frank Wood"
- Artículo:
The Sequence Memoizer
- Autor:
Frank Wood
Jan Gasthaus
Cédric Archambeau
Lancelot James
Yee Whye Teh
- Resumen:
The sequence memoizer is a new hierarchical Bayesian model for discrete sequence data that captures long range dependencies and power-law characteristics, while remaining computationally attractive.
- Página:
91
- Publicación:
Communications of the ACM
- Volúmen:
54
- Número:
2
- Periodo:
Febrero 2011
- ISSN:
00010782
- SrcID:
00010782-2011-02.txt
- Documento número 89247
- Actualizado el martes, 23 de mayo de 2017 03:37:51 p. m.
- Creado el martes, 23 de mayo de 2017 03:37:51 p. m.
- Enlace directo
- Artículo:
The Sequence Memoizer
- Autor:
Frank Wood
Jan Gasthaus
Cédric Archambeau
Lancelot James
Yee Whye Teh
- Resumen:
The sequence memoizer is a new hierarchical Bayesian model for discrete sequence data that captures long range dependencies and power-law characteristics, while remaining computationally attractive.
- Página:
91
- Publicación:
Communications of the ACM
- Volúmen:
54
- Número:
2
- Periodo:
Febrero 2011
- ISSN:
00010782
- SrcID:
00010782-2011-02.txt
- Documento número 980068
- Actualizado el martes, 10 de julio de 2018 11:05:20 a. m.
- Creado el martes, 10 de julio de 2018 11:05:20 a. m.
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- Artículo:
The Sequence Memoizer
- Autor:
Frank Wood
Jan Gasthaus
Cédric Archambeau
Lancelot James
Yee Whye Teh
- Resumen:
The sequence memoizer is a new hierarchical Bayesian model for discrete sequence data that captures long range dependencies and power-law characteristics, while remaining computationally attractive.
- Página:
91
- Publicación:
Communications of the ACM
- Volúmen:
54
- Número:
2
- Periodo:
Febrero 2011
- ISSN:
00010782
- SrcID:
00010782-2011-02.txt
- Documento número 707396
- Actualizado el martes, 10 de julio de 2018 10:34:03 a. m.
- Creado el martes, 10 de julio de 2018 10:34:03 a. m.
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