stat.CO」カテゴリーアーカイブ

Regenerative Particle Thompson Sampling

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

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

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

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

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

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Variable-Complexity Weighted-Tempered Gibbs Samplers for Bayesian Variable Selection

要約 タイトル:ベイズ変数選択のための可変複雑度重み付きテンパード・ギブス・サン … 続きを読む

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Iterated Block Particle Filter for High-dimensional Parameter Learning: Beating the Curse of Dimensionality

要約 タイトル:高次元パラメータ学習のための繰り返しブロック粒子フィルター:次元 … 続きを読む

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Pair Programming with Large Language Models for Sampling and Estimation of Copulas

要約 【タイトル】 大規模言語モデルを用いた共分散のサンプリングと推定のためのペ … 続きを読む

カテゴリー: 65C60, 68N19, 68T50, cs.CL, stat.CO | Pair Programming with Large Language Models for Sampling and Estimation of Copulas はコメントを受け付けていません

AI-driven Hypergraph Network of Organic Chemistry: Network Statistics and Applications in Reaction Classification

要約 近年の新しい反応と分子の迅速な発見は、ハイスループットスクリーニングの進歩 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, q-bio.MN, q-bio.QM, stat.CO | AI-driven Hypergraph Network of Organic Chemistry: Network Statistics and Applications in Reaction Classification はコメントを受け付けていません

Particle Mean Field Variational Bayes

要約 Mean Field Variational Bayes (MFVB) メ … 続きを読む

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