「stat.CO」カテゴリーアーカイブ

Exact Bayesian Inference on Discrete Models via Probability Generating Functions: A Probabilistic Programming Approach

投稿日: 2023年5月29日 作成者: jarxiv

要約 我々は、離散統計モデルのための正確なベイズ推論法を提案します。これは、無限 … 続きを読む →

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Predicting Census Survey Response Rates With Parsimonious Additive Models and Structured Interactions

投稿日: 2023年5月29日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、柔軟で解釈可能なノンパラメトリック モデルのファミリーを使用 … 続きを読む →

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Black-Box Variational Inference Converges

投稿日: 2023年5月25日 作成者: jarxiv

要約 モンテカルロ変分推論とも呼ばれる、完全なブラックボックス変分推論 (BBV … 続きを読む →

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A Comparative Study of Methods for Estimating Conditional Shapley Values and When to Use Them

投稿日: 2023年5月17日 作成者: jarxiv

要約 Shapley 値は協調ゲーム理論に由来しますが、現在では、複雑な機械学習 … 続きを読む →

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Learning Group Importance using the Differentiable Hypergeometric Distribution

投稿日: 2023年5月9日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】 – ディファレンシャル超幾何分布を用いたグループ … 続きを読む →

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Regenerative Particle Thompson Sampling

投稿日: 2023年5月9日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：再生粒子トンプソンサンプリング 要約： – この論文 … 続きを読む →

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Sparsifying Bayesian neural networks with latent binary variables and normalizing flows

投稿日: 2023年5月8日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】　潜在的バイナリ変数と正規化フローを用いたスパースなベイジアン … 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.LG, G.1.6, stat.CO, stat.ME, stat.ML | Sparsifying Bayesian neural networks with latent binary variables and normalizing flows はコメントを受け付けていません

Experimental Design for Any $p$-Norm

投稿日: 2023年5月4日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：任意の$p$-normのための実験設計 要約： – … 続きを読む →

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Complex-to-Real Sketches for Tensor Products with Applications to the Polynomial Kernel

投稿日: 2023年5月2日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：多項式カーネルへのテンソル積の複素数から実数へのスケッチ 要約： … 続きを読む →

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Deep R Programming

投稿日: 2023年4月28日 作成者: jarxiv

要約 タイトル – Deep R Programming 要約: & … 続きを読む →

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