stat.CO」カテゴリーアーカイブ

Combining Wasserstein-1 and Wasserstein-2 proximals: robust manifold learning via well-posed generative flows

要約 $f$ダイバージェンスのWasserstein近接正則化を通じて低次元多様 … 続きを読む

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How to beat a Bayesian adversary

要約 ディープ ニューラル ネットワークやその他の最新の機械学習モデルは、敵対的 … 続きを読む

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Bayesian Federated Learning with Hamiltonian Monte Carlo: Algorithm and Theory

要約 この研究では、パラメーター推定と不確実性の定量化のために、新しく効率的なベ … 続きを読む

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Electrostatics-based particle sampling and approximate inference

要約 静電気力学とニュートン力学の原理に基づく、新しい粒子ベースのサンプリングと … 続きを読む

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Controlling Moments with Kernel Stein Discrepancies

要約 カーネル スタインの不一致 (KSD) は、分布近似の品質を測定し、ターゲ … 続きを読む

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Mask-Guided Attention U-Net for Enhanced Neonatal Brain Extraction and Image Preprocessing

要約 この研究では、精密な新生児脳イメージング用に U-net モデルを拡張する … 続きを読む

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Fast sampling from constrained spaces using the Metropolis-adjusted Mirror Langevin algorithm

要約 我々は、コンパクトな凸集合をサポートする分布からの近似サンプリングのために … 続きを読む

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Testing Calibration in Nearly-Linear Time

要約 機械学習と意思決定に関する最近の文献では、バイナリ予測モデルの出力の望まし … 続きを読む

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A Survey of Pipeline Tools for Data Engineering

要約 現在、データ エンジニアリングで使用できるさまざまなパイプライン ツールが … 続きを読む

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Batch and match: black-box variational inference with a score-based divergence

要約 ブラックボックス変分推論 (BBVI) のほとんどの主要な実装は、確率論的 … 続きを読む

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