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This work proposes a probabilistic extension to Bézier curves as a basis for effectively modeling stochastic processes with a bounded index set. The proposed stochastic process model is based on Mixture Density Networks and Bézier curves with Gaussian random variables as control points. A key advantage of this model is given by the ability to generate multi-mode predictions in a single inference step, thus avoiding the need for Monte Carlo simulation.

Ronny Hug

DETAILS

  • Probabilistic Parametric Curves for Sequence Modeling
  • Hug, Ronny
  • Kartoniert, 226 S.
  • graph. Darst.
  • Sprache: Englisch
  • 210 mm
  • ISBN-13: 978-3-7315-1198-4
  • Titelnr.: 96026407
  • Gewicht: 430 g
  • KIT Scientific Publishing (2022)
  • Herstelleradresse

    KIT Scientific Publishing

    Strasse am Forum 2

    76131 - DE Karlsruhe

    E-Mail: info@ksp.kit.edu

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