dirichlet prior | BriefGPT - AI 论文速递

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深度贝叶斯分类的函数空间正则化
文章探讨了一种在预测空间中采用 Dirichlet 先验和进行近似函数空间变分推理的方法，通过该方法，可以将相同的函数空间先验合并到不同的模型中，提高可扩展性，改进不确定性量化和敌对抗性。
PDFa year ago
提高事件时间关系提取的准确性：抽取还是猜测？
本文提出了两方面的方法以提高 TempRel 的准确性，即进行反事实分析以减轻训练偏见的影响和提供不确定性估计并在文本中描述关系。在 MATRES，MATRES-DS 和 TDDiscourse 上的实验分析表明，我们的模型相对于 SOTA
PDF2 years ago
使用动力狄利克雷过程控制贝叶斯聚类中先验偏好的重要程度
使用改进的参数分布推导出来自 Dirichlet-Multinomial 分布的 Powered 中餐厅过程，以解决 Dirichlet 先验不一定是建模数据的最佳选择的问题，并提供直接控制 “富人越富” 先验重要性的新公式。
PDF3 years ago
Wasserstein 自动编码器用于主题建模
我们在 Wasserstein 自编码器（WAE）框架中提出了一种新颖的神经主题模型。通过直接在潜在文档 - 主题向量上施加狄利克雷先验，利用潜在空间的结构并应用合适的核，在最小化最大均值差异（MMD）中进行分布匹配，我们发现 MMD 在匹
PDF5 years ago
生成对抗网络中的潜在狄利克雷分配
使用增强对抗网络结合狄利克雷分布，提出了一种多模态图像生成方法，通过为每个样本定义生成模式来解决数据结构和多模态生成的问题，在真实数据集上展现出优异的表现。
PDF6 years ago
MM基于序数排名数据的物品分类算法
本文提出一种新的基于排名的潜在分类识别方法，通过对偏好向量的 Dirichlet 先验和变分推断，以及利用现有的社区检测算法将双部排名数据转化为单部物品相似度图，并分析一种合成序数排名模型及其与随机块模型之间的关系，然后通过将标签传播算法修
PDF8 years ago
离散分布函数的最大似然功能估计
针对离散分布函数的函数估计问题，利用浓度不等式和正线性算子逼近理论分析了 MLE 估计器的最坏情况的平方误差风险及其期望偏差。研究表明，MLE 在估计香农熵和 F_α(P) 产生了次优的样本复杂度，且 Dirichlet 先验平滑技术不能达
PDF10 years ago