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Tuning Stochastic Gradient Algorithms for Statistical Inference via Large-Sample Asymptotics
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On sampling determinantal and Pfaffian point processes on a quantum computer
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Optimal Preconditioning and Fisher Adaptive Langevin Sampling
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$Φ$-DVAE: Physics-Informed Dynamical Variational Autoencoders for Unstructured Data Assimilation
要約 非構造化データを物理モデルに組み込むことは、データ同化において浮上している … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph, stat.CO, stat.ML
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A kernel Stein test of goodness of fit for sequential models
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Restart Sampling for Improving Generative Processes
要約 拡散モデルなどの微分方程式を解くことを伴う生成プロセスでは、速度と品質のバ … 続きを読む
Differentiating Metropolis-Hastings to Optimize Intractable Densities
要約 確率モデルで推論を実行する場合、ターゲット密度が手に負えなくなることが多く … 続きを読む