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通过 Sobolev 训练进行差分 2D Copula 近似变换：2-Cats 网络
神经网络可以非参数地逼近任意二维 Copulas 函数，该方法在估计二维 Copula 输出方面表现优于现有方法，并且尊重 Copula 函数的数学属性。
PDF9 months ago
使用大型语言模型进行成对编程，用于抽样和估计 Copulas
通过与人类专家的合作，使用 ChatGPT 等 LLMs 的自然语言交互和数学形式主导开发代码，成功地从给定的 copula 模型中采样、评估模型密度、执行最大似然估计并优化代码以供 CPU 和 GPU 的并行计算使用和可视化计算结果。
PDFa year ago
$\rho$-GNF : 一种在未观察到混淆因素下的新型灵敏度分析方法
本文提出一种结合 copulas 和 normalizing flows 用于因果推断的新敏感度分析模型，称为 $ ho$-GNF（$ ho$-Graphical Normalizing Flow）。模型可估计和分析前向因果效应或平均因果效
PDF2 years ago
深度阿基米德伪椭圆积分
本文提出了 ACNet，一种新型可微分神经网络结构，可以有效地生成 Archimedean Copulas，从而隐式地定义联合分布的累积分布函数，且能够通过给定概率分布学习新的 Copulas。
PDF4 years ago
COPOD: 基于 Copula 的离群值检测
本文提出了一种名为 COPOD 的新颖异常检测算法，它受到 copulas 建模多变量数据分布的启发，这使得它既不需要参数，可解释性又高，且计算效率高，通过对 30 个基准数据集的广泛实验表明，它在大多数情况下表现出色且是其中速度最快的算法
PDF4 years ago
时间序列分析的线性、机器学习和概率方法
本文研究时间序列建模的不同方法，描述使用线性模型、ARIMA 算法、XGBoost 机器学习算法的预测方法，并展示不同模型组合的结果，同时考虑使用 copulas 和贝叶斯推断的概率建模方法。
PDF7 years ago
变分高斯 Copula 推理
利用 copula 构建和优化层次贝叶斯模型中的变分提议的统一框架，提出了一种半参数自动化变分 Gauss Copula 方法，通过参数化 Gauss Copula 家族，能保留多元后验相关性，通过基于 Bernstein 多项式的非参数变
PDF9 years ago
使用非参数概率联合分布实现半监督领域自适应
利用极值依赖理论提出了一种新的框架来解决半监督域自适应问题，该方法将任何多变量密度分别分解成边缘分布和二元 Copula 函数的乘积，通过检测和修正每个因素的变化来实现密度模型的适应，并引入了一种新颖的藤 Copula 模型，在非参数的情况
PDF12 years ago