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kernel choice
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用于系外行星凌星和 $H_0$ 推断的核化、均值化和噪声化边际高斯过程
使用完全贝叶斯方法将高斯过程回归扩展到包括核选择和核超参数的边际化。同时通过证据执行贝叶斯模型比较，实现了直接核比较。方法在合成数据和实际天体测量中得到了验证。
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8 months ago
贝叶斯距离聚类
提出了一种贝叶斯距离聚类方法，它使用基于数据点之间成对差异的先验知识以取得更强的鲁棒性，可以在距离聚类和模型聚类之间找到一个平衡点，并通过其在脑基因表达数据的聚类应用中展示了其性能
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6 years ago
ICLR
解密 MMD GANs
通过使用最大均值差异（MMD）作为批判家来研究生成对抗网络的训练和性能，我们澄清了最近的工作中提出的 GAN 损失函数中的偏差问题，并讨论了 MMD 批判家的内核选择问题，提出了改进的 GAN 收敛度量，核启动距离，并展示如何在 GAN 训
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7 years ago
ICML
快速信息理论贝叶斯优化
本文提出了一种快速信息理论贝叶斯优化方法 FITBO，它避免了采样全局最小化器的需求，从而显著减少计算开销，并且相比于现有方法，我们的方法在内核选择上面临更少的约束，并具有处理输出空间的优点。我们实证表明，FITBO 继承了与信息理论贝叶斯
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7 years ago
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