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A stochastic optimization approach to train non-linear neural networks with regularization of higher-order total variation
要約 ディープニューラルネットワークを含む表現力の高いパラメトリックモデルは、複 … 続きを読む
Convergence Rates for Non-Log-Concave Sampling and Log-Partition Estimation
要約 ギブス分布 $p(x) \propto \exp(-V(x)/\varep … 続きを読む
Learning Transfer Operators by Kernel Density Estimation
要約 データからの伝達演算子の推論は、Ulam 法に依存する古典的な問題として定 … 続きを読む
Scalable Stochastic Gradient Riemannian Langevin Dynamics in Non-Diagonal Metrics
要約 確率的勾配サンプリング法は、ニューラル ネットワークでベイジアン推論を実行 … 続きを読む
Stochastic Step-wise Feature Selection for Exponential Random Graph Models (ERGMs)
要約 ソーシャル ネットワークの統計分析は、さまざまな科学分野にわたる複雑なネッ … 続きを読む
Approximate blocked Gibbs sampling for Bayesian neural networks
要約 この研究では、フィードフォワード ニューラル ネットワークのミニバッチ M … 続きを読む
Tuning Stochastic Gradient Algorithms for Statistical Inference via Large-Sample Asymptotics
要約 最適化とサンプリングのための確率的勾配アルゴリズム (SGA) の調整は、 … 続きを読む
On sampling determinantal and Pfaffian point processes on a quantum computer
要約 DPP は、1970 年代に量子光学のモデルとして Macchi によって … 続きを読む
Optimal Preconditioning and Fisher Adaptive Langevin Sampling
要約 予想されるジャンプ距離の 2 乗を解析的に最適化することで、ランジュバン拡 … 続きを読む
$Φ$-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
$Φ$-DVAE: Physics-Informed Dynamical Variational Autoencoders for Unstructured Data Assimilation はコメントを受け付けていません