stat.ME」カテゴリーアーカイブ

Correcting Annotator Bias in Training Data: Population-Aligned Instance Replication (PAIR)

要約 クラウドソーシングされたラベルで訓練されたモデルは、アノテーターとして働く … 続きを読む

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Interpretable Transformation and Analysis of Timelines through Learning via Surprisability

要約 高次元のタイムラインデータの分析と外れ値と異常の識別は、センサーの測定値、 … 続きを読む

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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

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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

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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

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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

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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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