「62F15」カテゴリーアーカイブ

Explainable Bayesian deep learning through input-skip Latent Binary Bayesian Neural Networks

投稿日: 2025年3月14日 作成者: jarxiv

要約 人工ニューラルネットワーク（ANN）を使用した自然現象のモデリングは、多く … 続きを読む →

カテゴリー: 05A16, 60J22, 62-02, 62-09, 62F07, 62F15, 62J05, 62J12, 62J99, 62M05, 90C27, 90C59, 92D20, cs.AI, cs.LG, G.1.6, stat.CO, stat.ME, stat.ML | Explainable Bayesian deep learning through input-skip Latent Binary Bayesian Neural Networks はコメントを受け付けていません

Variational Sequential Optimal Experimental Design using Reinforcement Learning

投稿日: 2024年12月24日 作成者: jarxiv

要約 我々は、情報理論的基準を備えたベイジアンフレームワーク内で有限シーケンスの … 続きを読む →

カテゴリー: 62C10, 62F15, 62K05, 62L05, 90C40, cs.AI, cs.LG, stat.CO, stat.ME, stat.ML | Variational Sequential Optimal Experimental Design using Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Sampling Strategies in Bayesian Inversion: A Study of RTO and Langevin Methods

投稿日: 2024年11月6日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、逆問題を解くための 2 つのクラスのサンプリング手法、つまり … 続きを読む →

カテゴリー: 62C10, 62F15, 65C05, 65D18, 65K05, 65K10, 68Q25, 68U10, 90C25, cs.CV, eess.IV, math.ST, stat.TH | Sampling Strategies in Bayesian Inversion: A Study of RTO and Langevin Methods はコメントを受け付けていません

Conditioning of Banach Space Valued Gaussian Random Variables: An Approximation Approach Based on Martingales

投稿日: 2024年8月7日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、2 つのバナッハ空間値を結合したガウス確率変数の条件付き分布 … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 28C20, 60B10, 60B11, 62F15, 62G05, 62G20, 68T05, cs.LG, math.PR, math.ST, stat.TH | Conditioning of Banach Space Valued Gaussian Random Variables: An Approximation Approach Based on Martingales はコメントを受け付けていません

Posterior-Variance-Based Error Quantification for Inverse Problems in Imaging

投稿日: 2024年8月1日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、逆結像問題のベイジアン正則化においてピクセルごとの誤差限界を … 続きを読む →

カテゴリー: 62F15, 65C40, 65C60, 65J22, 68U10, cs.CV, math.PR | Posterior-Variance-Based Error Quantification for Inverse Problems in Imaging はコメントを受け付けていません

Efficient Neural Network Approaches for Conditional Optimal Transport with Applications in Bayesian Inference

投稿日: 2024年7月22日 作成者: jarxiv

要約 静的および動的条件付き最適トランスポート (COT) 問題の解を近似する … 続きを読む →

カテゴリー: 62F15, 62M45, cs.LG, stat.ML | Efficient Neural Network Approaches for Conditional Optimal Transport with Applications in Bayesian Inference はコメントを受け付けていません

Information limits and Thouless-Anderson-Palmer equations for spiked matrix models with structured noise

投稿日: 2024年7月9日 作成者: jarxiv

要約 構造化スパイクモデルに対するベイズ推論の典型的な問題、つまり低ランク信号が … 続きを読む →

カテゴリー: 62F15, 82B44, cond-mat.dis-nn, cs.IT, cs.LG, math.IT, math.ST, stat.TH | Information limits and Thouless-Anderson-Palmer equations for spiked matrix models with structured noise はコメントを受け付けていません

Sampling Strategies in Bayesian Inversion: A Study of RTO and Langevin Methods

投稿日: 2024年6月26日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、逆問題を解くための 2 つのクラスのサンプリング手法、つまり … 続きを読む →

カテゴリー: 62C10, 62F15, 65C05, 65D18, 65K05, 65K10, 68Q25, 68U10, 90C25, cs.CV, eess.IV, math.ST, stat.TH | Sampling Strategies in Bayesian Inversion: A Study of RTO and Langevin Methods はコメントを受け付けていません

Sampling Strategies in Bayesian Inversion: A Study of RTO and Langevin Methods

投稿日: 2024年6月25日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、逆問題を解くための 2 つのクラスのサンプリング手法、つまり … 続きを読む →

カテゴリー: 62C10, 62F15, 65C05, 65D18, 65K05, 65K10, 68Q25, 68U10, 90C25, cs.CV, eess.IV, math.ST, stat.TH | Sampling Strategies in Bayesian Inversion: A Study of RTO and Langevin Methods はコメントを受け付けていません

Information limits and Thouless-Anderson-Palmer equations for spiked matrix models with structured noise

投稿日: 2024年6月3日 作成者: jarxiv

要約 構造化スパイクモデルに対するベイズ推論の典型的な問題、つまり低ランク信号が … 続きを読む →

カテゴリー: 62F15, 82B44, cond-mat.dis-nn, cs.IT, cs.LG, math.IT, math.ST, stat.TH | Information limits and Thouless-Anderson-Palmer equations for spiked matrix models with structured noise はコメントを受け付けていません