「stat.CO」カテゴリーアーカイブ

Functional Mixtures-of-Experts

投稿日: 2023年12月21日 作成者: jarxiv

要約 観測値に関数 (通常は時系列) が含まれる状況での予測のために、異種データ … 続きを読む →

カテゴリー: 62-XX, 62R10, cs.LG, G.3, stat.CO, stat.ME, stat.ML | Functional Mixtures-of-Experts はコメントを受け付けていません

Modeling non-linear Effects with Neural Networks in Relational Event Models

投稿日: 2023年12月20日 作成者: jarxiv

要約 動的ネットワークは、リレーショナル システムがどのように進化するかについて … 続きを読む →

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Automatic Rao-Blackwellization for Sequential Monte Carlo with Belief Propagation

投稿日: 2023年12月18日 作成者: jarxiv

要約 状態空間モデル (SSM) での正確なベイズ推論は一般に扱いにくく、残念な … 続きを読む →

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SMT 2.0: A Surrogate Modeling Toolbox with a focus on Hierarchical and Mixed Variables Gaussian Processes

投稿日: 2023年12月5日 作成者: jarxiv

要約 サロゲートモデリングツールボックス（SMT）はオープンソースのPython … 続きを読む →

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Weighted Riesz Particles

投稿日: 2023年12月4日 作成者: jarxiv

要約 マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)法は、複雑な統計分布を局所的に探索する … 続きを読む →

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Efficient Neural Networks for Tiny Machine Learning: A Comprehensive Review

投稿日: 2023年11月21日 作成者: jarxiv

要約 Tiny Machine Learning (TinyML) の分野は、リ … 続きを読む →

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Direct Amortized Likelihood Ratio Estimation

投稿日: 2023年11月20日 作成者: jarxiv

要約 尤度フリーのシミュレーションベースの推論 (SBI) のための新しい償却尤 … 続きを読む →

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Structure Learning with Adaptive Random Neighborhood Informed MCMC

投稿日: 2023年11月2日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、観測データの下での構造学習の問題に対する完全ベイジアン アプ … 続きを読む →

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Multivariate Time Series Anomaly Detection: Fancy Algorithms and Flawed Evaluation Methodology

投稿日: 2023年11月2日 作成者: jarxiv

要約 多変量時系列 (MVTS) 異常検出は長年にわたる挑戦的な研究テーマであり … 続きを読む →

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Canonical normalizing flows for manifold learning

投稿日: 2023年11月1日 作成者: jarxiv

要約 多様体学習フローは、データの低次元の多様体記述を前提とする生成モデリング手 … 続きを読む →

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