stat.ME」カテゴリーアーカイブ

Generative Adversarial Networks for High-Dimensional Item Factor Analysis: A Deep Adversarial Learning Algorithm

要約 深い学習と表現学習の進歩により、より効率的で正確なパラメーター推定を可能に … 続きを読む

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Feature Matching Intervention: Leveraging Observational Data for Causal Representation Learning

要約 観察データからの因果的発見における主要な課題は、完全な介入がないことであり … 続きを読む

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Spike-and-Slab Posterior Sampling in High Dimensions

要約 さまざまな選択の不確実性をモデル化するために使用される一般的なマルチモーダ … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, stat.ME, stat.ML | コメントする

Inductive randomness predictors

要約 このペーパーでは、誘導性乱数予測因子を紹介し、誘導コンフォーマル予測因子の … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 68T05, cs.LG, stat.ME | コメントする

Linear Multidimensional Regression with Interactive Fixed-Effects

要約 このペーパーでは、観察されていないインタラクティブな固定効果を備えた3つ以 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, econ.EM, stat.ME | コメントする

Unsupervised Attributed Dynamic Network Embedding with Stability Guarantees

要約 動的ネットワーク埋め込みの安定性により、異なる時間に同じように動作するノー … 続きを読む

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Seeded Poisson Factorization: Leveraging domain knowledge to fit topic models

要約 トピックモデルは、大規模なテキストコーパで潜在的なテーマ構造を発見するため … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG, econ.GN, q-fin.EC, stat.ME | コメントする

A Meta-Learning Approach to Bayesian Causal Discovery

要約 固有の同定可能性の問題と、有限なデータの結果の両方により、一意的な因果構造 … 続きを読む

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Multiple Linked Tensor Factorization

要約 生物医学研究およびその他の分野では、マルチソースとマルチウェイの両方である … 続きを読む

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Compactly-supported nonstationary kernels for computing exact Gaussian processes on big data

要約 ガウスプロセス(GP)は、確率的関数近似、確率モデリング、および非線形プロ … 続きを読む

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