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CVPR去偏 VAE 似然度进行稳健的异常值检测
通过研究使用变分自编码器（VAE）进行异常检测的方法，本文提出了新的分析和算法方法来纠正 VAE 似然值中的偏差，并展示了一种用于改进异常检测的先前已知图像预处理技术，最终在九个灰度图像和自然图像数据集上实现了最先进的准确度，同时跑的更快且
PDF3 years ago
状态空间高斯过程模型中的快速变分学习
该论文提出了一种使用 Kalman 递归实现线性时间推断的方法，避免了数值不稳定和收敛问题，通过实现该方法，解决了在处理非高斯似然时所遇到的麻烦，同时达到了快速稳定的变分推断效果，可处理包含百万数据点的时间序列的状态空间高斯过程模型。
PDF4 years ago
使用动态规范流建模连续随机过程
本文提出一种新型的正则化流，其基于 Wiener 过程的微分变形，从而获得一个完整的时间序列模型，该模型继承了其基本过程的许多性质，如似然性和边缘效率。此外，我们的连续处理为有独立到达过程的不规则时间序列提供了自然框架，包括直接插值。在合成
PDF4 years ago
变分贝叶斯蒙特卡罗
本文介绍了一种新型的高效样本推断框架，变分贝叶斯蒙特卡罗（VBMC），可用于难以处理的黑盒似然的后验分布和模型评估。该方法结合了变分推断和基于高斯过程的主动采样贝叶斯积分，并在合成和实际数据的测试中表现出很好的性能。
PDF6 years ago
NIPS重要性加权和变分推断
本文研究使用重要性采样方法对概率变分推断的影响，并提出了 “重要性加权变分推断（IWVI）” 技术，它是 “增广变分推断” 的一种实例，能够改善低维准确性和高维收敛性，实验证实了其对概率推断的实用性。
PDF6 years ago
完全随机测量的后验分布、共轭性和指数族
该论文介绍了如何计算广义 CRM 先验和 Bayesian 非参数模型的似然后验，并且提出了利用大小偏置方法和有限边际方法来表示 Bayesian 非参数先验和模型的方法。
PDF10 years ago
一类时间序列模型的近似贝叶斯计算
本文介绍了一类基于 ABC 思路的近似方法，着重于处理那些观测和参数似然不易求得的时间序列模型，并保持了原始统计模型的概率结构，为参数推断提供了一种分析近似偏差和适应计算方法的新途径。
PDF11 years ago
急切宇宙学家的参数
本文介绍 Pico 算法，一种快速、准确、强大和灵活的参数估计加速方法，可以在几毫秒内计算出 CMB 功率谱和物质转移函数以及任意计算密集的可能性，从而将计算时间降低 1 到 2 个数量级。
PDF18 years ago