bayesian estimation | BriefGPT

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BLoB：大型语言模型的贝叶斯低维度适应
大语言模型（LLMs）在推断过程中常常过于自信，尤其是当它们适应具有有限数据的下游领域特定任务时。本文通过在 LLMs 训练后采用近似贝叶斯估计的方法来解决这个问题，从而使其能够量化不确定性。然而，这种训练后方法的性能受训练期间学习的参数严
PDF17 days ago
高斯过程网络中的贝叶斯因果推断
在高斯过程网络（GPN）模型中进行贝叶斯估计来推断多步骤干预效应，通过模拟整个网络中干预的影响并传播到下游变量，以及使用高斯过程建模条件分布来估计干预分布，进一步考虑到因果结构不确定性。结果表明，该方法能够识别非高斯、非线性的观测数据中假设
PDF5 months ago
GARCH 家族模型的变分推理
通过大规模实验，我们展示了变分推断是 GARCH-like 模型中贝叶斯学习的一种可靠且具有竞争力的方法，证明了它是一种吸引人的、相当精确且可行的替代蒙特卡洛采样的方法。
PDF9 months ago
AAAI概率树与单一干预价值
本文主要研究如何从有限的数据中确定因果关系 —— 通过将先前的因果结构与贝叶斯估计相结合，该文提出了概率树作为可能的解决方案。研究发现，单一干预的信息增益、干预前的预期信息增益以及干预后预期得到的信息增益都有简单的表达式。因此给出了一种主动
PDF2 years ago
应用神经网络的贝叶斯经济模拟模型估计
近年来，由于计算能力的提高和灵活性的增强，模拟模型在经济学中变得越来越普遍。本文提出了一种使用深度神经网络构建类似于似然函数的近似方法以进行贝叶斯估计的方法，用于解决传统频率学派估计方法难以解决的问题，并对其进行了检验。总的来说，我们发现我
PDF5 years ago
经济代理人基于模型校准方法的比较
该研究使用计算实验通过比较多种普遍使用的代理模型定值方法，发现贝叶斯估计法优于频率学派、基于目标函数的方法，并提出需要进一步研究定值方法的未来方向。
PDF5 years ago
ACLRankME：自然语言生成的可靠人类评级
本文提出了一种新颖的基于排名的幅度估计方法（RankME），用于改善自然语言生成过程中人类评价的一致性和可靠性，并且可以根据多个不同的标准评估系统质量，是一种有效和经济的评估方法。
PDF6 years ago
来自少样本的贝叶斯估计：社群检测及相关问题
提出了一种基于低阶多项式、半定规划和张量分解的高效贝叶斯估计问题的元算法，该算法的重点在于尽量紧密（达到添加低阶项的下限），并且通常可以达到统计阈值或猜测的计算阈值。在样本复杂度方面改善了社交网络检测和混合式社交网络模型的恢复保证，并且表明
PDF7 years ago
基于点过程的多个泥石流滑坡的 INLA 建模：对 2009 年墨西拿灾难的应用
本研究基于空间点过程概率模型对意大利西西里岛触发的约 5000 起山体滑坡事件进行了定量研究，通过贝叶斯估计法计算后验概率预测滑坡概率分布，较传统的地质学简化模型具有更高的精度，充分涵盖了多重分区分层和地貌学因素对滑坡发生的影响。
PDF7 years ago
图信号的贪婪采样
本文从两个方面解决了在图信号处理中的采样问题：一是给出了贝叶斯估计的性能保证，适用于任何类型的采样集，而不是只针对特定采样算法；二是引入了近似次模性的概念并更新了贪心搜索算法的性能保证，同时提供了插值均方误差的近似超模界限，证明了其可以使用
PDF7 years ago
有关互信息和统计估计准确度的一些关系
该研究探讨了互信息与统计估计误差之间的关系，通过总结 MI 与 Fisher information 之间的二阶关系、MI 与最小均方误差之间的下限关系，以及在有干扰参数的情况下 MI、FI 和 MMSE 之间的不等式和对应关系等，揭示了信
PDF14 years ago