stat.ME」カテゴリーアーカイブ

Low-complexity Multidimensional DCT Approximations

要約 この論文では、複雑さの低い多次元離散コサイン変換 (DCT) 近似を紹介し … 続きを読む

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A Bayesian approach to uncertainty in word embedding bias estimation

要約 WEAT や MAC などの複数の尺度は、単語埋め込みに存在するバイアスの … 続きを読む

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Class-Conditional Conformal Prediction With Many Classes

要約 標準的な等角予測方法では、限界カバレッジ保証が提供されます。これは、ランダ … 続きを読む

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Differentiating Metropolis-Hastings to Optimize Intractable Densities

要約 確率モデルで推論を実行する場合、ターゲット密度が手に負えなくなることが多く … 続きを読む

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Riemannian Laplace approximations for Bayesian neural networks

要約 ベイジアン ニューラル ネットワークは、多くの場合、重み事後分布をガウス分 … 続きを読む

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Deep Gaussian Mixture Ensembles

要約 この研究では、ディープ ガウス混合物アンサンブル (DGME) と呼ばれる … 続きを読む

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Robust Data-driven Prescriptiveness Optimization

要約 豊富なデータにより、利用可能な副次的な情報を活用して、より予測的な意思決定 … 続きを読む

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Automatic Change-Point Detection in Time Series via Deep Learning

要約 考えられる変化の種類や、変化がない場合のデータの動作の種類が多岐にわたるた … 続きを読む

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Adaptivity Complexity for Causal Graph Discovery

要約 介入データからの因果関係の発見は重要な問題であり、その課題は $|V| 上 … 続きを読む

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Causal Effect Estimation from Observational and Interventional Data Through Matrix Weighted Linear Estimators

要約 私たちは、多変量治療を用いた交絡線形回帰モデルにおける観察データと介入デー … 続きを読む

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