Reinforcement-learning for sampling design in Markov random fields
Archive ouverte
| Bonneau, Mathieu | CCSD
Optimal sampling in spatial random fields is a complex problem, which mobilizes several research fields in spatial statistics and artificial intelligence. We consider the case where observations are discrete-valued and modelled by...
Solving adaptive sampling problems in graphical models using Markov decision process
Archive ouverte
| Bonneau, Mathieu | CCSD
In environmental management problems, decision should ideally rely on knowledge of the whole system. However, due to limited budget, in practice only a small part of the system is sampled and the complete system state is reconstru...
MCEM algorithm for the log-Gaussian Cox process
Archive ouverte
| Delmas, Céline | CCSD
International audience.
Log-Gaussian Cox processes are an important class of models for aggregated point patterns. They have been largely used in spatial epidemiology (Diggle et al., 2005), in agronomy (Bourgeois et...
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