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bayesian formulations
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大规模推荐系统中用于偏好获取的变分因子机
本文提出了一种用于大规模数据的变分 Factorization Machines 算法,通过标准的 Mini-Batch 随机梯度下降法实现优化,从而为预测结果提供可靠的置信度,并在多个数据集上展示了其在预测准确性上具有与现有方法相媲美甚至
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2 years ago
拉普拉斯重现 —— 无需费力的贝叶斯深度学习
本文介绍了一种叫做 Laplace approximation (LA) 的 Bayesian 神经网络逼近算法,该算法可以实现更好的不确定性估计和模型选择,并通过实验证明其在计算成本上具有优势。
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3 years ago
ICML
基于自上而下的粒子滤波的贝叶斯决策树
该论文介绍了一种基于顺序蒙特卡罗算法来近似贝叶斯决策树的后验分布的方法,与现有的基于局部 MCMC 的方法相比,该算法具有更好的计算效率和精度。
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11 years ago
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