dirichlet distribution | BriefGPT

关键词dirichlet distribution

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使用代理目标扩展集成分布蒸馏到多类问题
这篇论文提出了一种称为 “Ensemble Distribution Distillation” 的机器学习方法，通过训练 Dirichlet 分布来捕捉整个集成预测和不确定性估计。为了解决在大规模任务中 Dirichlet log-lik
PDF3 years ago
ICLR可信多视角分类
提出了一种新的多视角分类方法：可信的多视角分类，该算法动态集成不同视图的证据，以提高分类的可靠性和鲁棒性，通过将来自每个视图的证据参数化为 Dirichlet 分布并与 Dempster-Shafer 理论相结合，构建统一框架来感知和评估样
PDF3 years ago
图数据上的不确定性感知半监督学习
本文提出了使用 GNN 的多源不确定性框架，反映了深度学习和信念 / 证据理论领域中各种类型的预测不确定性，以进行节点分类预测。该框架通过从训练节点给定标签收集证据，设计了基于图的核狄利克雷分布估计 (GKDE) 方法，准确预测节点级狄利克
PDF4 years ago
ICLRDrNAS: Dirichlet 神经架构搜索
该研究论文提出了一种新的可微分架构搜索方法，通过分布学习问题来加以实现，并将连续松弛的架构混合权重视为随机变量，以 Dirichlet 分布进行建模，通过路径导数优化 Dirichlet 参数，并采用渐进学习方案消除了不同 iable NA
PDF4 years ago
ICMLARSM：用于梯度反向传播的增强 - 强化 - 交换 - 合并估计器，适用于分类变量
使用 ARSM 梯度估算器通过加强 - REINFORCE - 交换 - 合并技术解决了通过分类变量进行反向传播的挑战，具有无偏差和低方差的特点。该方法使用 Dirichlet 分布的期望来重新表达梯度，并使用变量交换和共享随机数来获得显著
PDF5 years ago
Dirichlet 分布的共轭先验
本研究探讨了指数家族中狄利克雷分布类的共轭类。
PDF6 years ago
利用证据理论的深度学习进行分类不确定性量化
通过在类概率上使用狄利克雷分布对主观逻辑进行建模并使用确定性神经网络从数据学习收集导致预测的证据的功能，我们提出一种与贝叶斯神经网络正交的方法，该方法可以直接推断出预测的不确定性。我们的方法在检测超出分布的查询和对抗性扰动方面取得了空前的成
PDF6 years ago
基于狄利克雷过程的大规模校准分类高斯过程
本文讨论了利用 Dirichlet 分布将 Gaussian 过程回归直接应用于分类标签从而在保证精确性的前提下减少计算开销的新方法。实验证明该方法在减少计算资源消耗的同时也可以提供与 Gaussian 过程分类相当的准确性和不确定性估计。
PDF6 years ago
MM强化学习的后验采样：最坏情况的遗憾界
提出了一种基于后验采样的算法，应用于具有有限但未知直径的 Markov 决策过程中，证明了近最优的最坏情况遗憾上界。这种方法通过证明 Dirichlet 分布的反集中性，可能具有独立研究价值，并将总奖励与最优无限时维度折扣的平均奖励策略的总
PDF7 years ago
Beta 分布和 Dirichlet 分布的次高斯性
本文通过研究 Beta 分布的优化代理方差值，证明了 Elder (2016) 最近所推测的上界，并提供不同的证明技巧。同时，通过研究 Beta 生成函数所满足的一般微分方程，我们得到了狄利克雷分布的最优代理方差值，这显然是一个新的结果。我
PDF7 years ago
学习贝叶斯网络：离散和高斯领域的统一
研究贝叶斯方法学习来自先前知识和统计数据的贝叶斯网络。通过使用 Dirichlet 和正态 - 威夏特分布的统计事实，结合贝叶斯评分度量，我们实现了对离散和高斯域的统一方法。
PDF11 years ago
Dirichlet 分布的随机采样具有高概率的稀疏性
本文提供了一个基本的证明，证明从具有小于 1 个参数的 Dirichlet 分布中提取的图形通常是稀疏的（大多数坐标都很小）。
PDF11 years ago