bayesian sampling | BriefGPT

关键词bayesian sampling

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通过随机梯度巴克动力学实现鲁棒的近似采样
此研究介绍了随机梯度贝克动力学（SGBD）算法，通过扩展最近开发的贝克马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）方案为随机梯度框架，实现了在大数据集下对贝叶斯采样的鲁棒性。研究表明，相比流行的随机梯度 Langevin 动力学算法，SGBD 在超参数调
PDF2 months ago
基于贝叶斯抽样的神经集合搜索
本文介绍一种名为 NESBS 的新型神经集成搜索算法，可从 NAS 搜索空间中有效且高效地选择表现优秀的神经网络集成，具有在实践中优于 NAS 算法的性能表现，而且与同类算法相比成本相当。
PDF3 years ago
用于多尺度建模的树状结构循环切换线性动力学系统
研究了一种多尺度的树形递归开关线性动态系统，使用贝叶斯采样程序和 Polya-Gamma 数据增强实现贝叶斯推断。这种模型旨在同时提供可解释的描述和更准确的预测，通过一系列合成和真实的案例，展示了这种模型在解释性和预测能力上优于现有的方法。
PDF6 years ago
面向可扩展贝叶斯采样的统一粒子优化框架
本文针对大数据分析，提出了一种基于 Wasserstein 梯度流的粒子优化框架，用于统一随机梯度 MCMC 和 Stein 变分梯度下降算法，并能够更有效地解决概率测度空间上的挑战。实验结果表明，该框架能够提高贝叶斯抽样的效率和可伸缩性。
PDF6 years ago