discrete variables | BriefGPT

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混合离散连续变量的混合哈密顿蒙特卡罗方法
提出了一种名为 Mixed HMC (M-HMC) 的新型 MCMC 算法，该算法可并行演化离散和连续变量，以解决 HMC 方法不能应用于具有混合离散和连续变量的分布的基本局限性，并在三个实验中证明了 M-HMC 算法优于现有方法的性能。
PDF5 years ago
离散图模型的高效学习
提供了一种用于学习离散因子模型的交互筛选框架，它可以减少使用最小数量的数据，而且我们的界限对于使用该算法的大多数模型都是可验证的。
PDF5 years ago
GumBolt：将 Gumbel 技巧扩展到 Boltzmann 先验
该论文提出了一种名为 GumBolt 的模型，它扩展了 Gumbel 技巧来处理 VAEs 中的 Boltzmann 机先验，并在离散潜变量范围内的 MNIST 和 OMNIGLOT 数据集上实现了最先进的性能和重要性加权估计的日志似然训练
PDF6 years ago
ICML信息筛选器
本文提出了一种基于层次信息分解的无监督学习表示法，针对离散变量的具体实现应用于多个基础任务，包括独立成分分析、有损和无损压缩以及数据中缺失值的预测。
PDF9 years ago
使用混合状态和动作变量解决分解的马尔可夫决策过程
本文介绍了一种可对连续和离散变量的大决策问题进行紧凑表示的混合分解 Markov 决策过程（MDP）模型和一种新的混合近似线性规划（HALP）框架，HALP 的核心思想是通过一组基函数的线性组合来近似最优价值函数，并通过线性规划来优化其权重
PDF13 years ago
使用加性噪声模型进行离散数据因果推断
本研究基于加性噪声模型，扩展了因果推论在离散变量情况下的应用，提出了一种快速的算法，能够有效判断有限离散变量的因果关系，经实验验证表明该算法可行。
PDF15 years ago