hierarchical bayesian inference | BriefGPT

关键词hierarchical bayesian inference

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基于最小描述长度原理的网络重建
从动态或行为数据中重建网络的一个基本问题在于以能够防止过拟合的方式确定最适合的模型复杂度，并生成具有统计合理边数的推断网络。与常见做法 L1 正则化结合交叉验证相比，本文提出了一种基于层级贝叶斯推断和权重量化的非参数正则化方法，该方法能够提
PDF2 months ago
神经群体解码与癌症亚型诊断不平衡多组学数据集
近期神经计算领域的研究取得了长足的进展，在神经元计算和脉冲神经网络的结合中采用了 Winner Take All (WTA) 电路作为一个符合神经生物学可行性的信息处理模型。然而，关于如何将这些网络的随机响应最佳转化为离散决策的过程，即人口
PDF6 months ago
通过隐式微分改进边际无偏评分扩展 (MUSE)
采用隐式微分技术来提高性能，减少数值误差，并消除在层次贝叶斯推断中需要用户调整的 MUSE 算法。我们在三个典型的推断问题上展示了这些改进，并且在我们的测试案例中，MUSE 隐式微分的速度比 Hamiltonian Monte Carlo
PDF2 years ago
NIPS持续模型学习的情节记忆
本研究探讨在具有有限内存容量的情境下，如何运用基于分层贝叶斯推断的模型选择，以及利用存储在记忆库中的数据解决模型选择中的基本问题。
PDF7 years ago