stat.ME」カテゴリーアーカイブ

VLUCI: Variational Learning of Unobserved Confounders for Counterfactual Inference

要約 因果推論は、疫学、医療、経済などのさまざまな分野で重要な役割を果たしていま … 続きを読む

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Learning Active Subspaces for Effective and Scalable Uncertainty Quantification in Deep Neural Networks

要約 ニューラル ネットワークのベイジアン推論、つまりベイジアン ディープ ラー … 続きを読む

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Interpretation of High-Dimensional Linear Regression: Effects of Nullspace and Regularization Demonstrated on Battery Data

要約 高次元の線形回帰は、多くの科学分野で重要です。 この記事では、化学系または … 続きを読む

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Generalised Mutual Information: a Framework for Discriminative Clustering

要約 過去 10 年間のディープ クラスタリングにおける最近の成功には、正則化を … 続きを読む

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Distributionally Robust Machine Learning with Multi-source Data

要約 従来の機械学習手法では、ターゲットの分布がソース母集団と異なる場合、予測パ … 続きを読む

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Maximum Mean Discrepancy Meets Neural Networks: The Radon-Kolmogorov-Smirnov Test

要約 最大平均不一致 (MMD) は、ある分布 $P$ と別の $Q$ のサンプ … 続きを読む

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s-ID: Causal Effect Identification in a Sub-Population

要約 部分集団における因果推論には、より大きな集団内の特定の部分集団に対する介入 … 続きを読む

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Interpretation of High-Dimensional Linear Regression: Effects of Nullspace and Regularization Demonstrated on Battery Data

要約 高次元線形回帰は多くの科学分野で重要である。この論文では、化学的または生物 … 続きを読む

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Quantifying Causes of Arctic Amplification via Deep Learning based Time-series Causal Inference

要約 北極の温暖化は、北極増幅とも呼ばれ、いくつかの大気と海洋の推進力によって引 … 続きを読む

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Gotta match ‘em all: Solution diversification in graph matching matched filters

要約 非常に大きな背景グラフ内でノイズの多い複数の埋め込まれたテンプレート グラ … 続きを読む

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