maximum-likelihood estimation | BriefGPT

关键词maximum-likelihood estimation

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从少量事件学习 Hawkes 过程
本文提出一种基于变分期望最大化算法的有效算法，用于解决多元 Hawkes 过程的因果交互网络学习问题，可以优化超参数并考虑模型参数的不确定性，实验结果表明在短观测序列下优于现有最先进的方法。
PDF5 years ago
AAAI逐句平滑规则化用于序列到序列学习
通过使用句子级的规则化方法，解决了在序列模型训练中，最大似然估计普遍存在的非平滑预测概率问题，并取得了在神经机器翻译任务中优越的性能。
PDF6 years ago
熵优化输运是最大似然反卷积
我们通过说明高斯反卷积的最大似然估计与判别式最优传输距离的计算相对应来给出熵最优传输的统计解释。这一结构性结果为机器学习社区广泛采用这些工具提供理论支持。
PDF6 years ago
一种基于状态空间的分段线性循环神经网络方法，用于从神经测量数据重建非线性动力学
开发了一个半解析的最大似然估计方案，用于基于状态空间模型的分段线性递归神经网络（PLRNNs）中，可以在观察到的神经元时间序列中恢复出相关的动态，并直接将其与计算特性联系起来。
PDF8 years ago
局部高斯图模型估计
本文研究了从高维实证观测中对高斯图模型进行部分估计的方法，提出了使用 $\ell_1$-regularized 最大似然估计的凸优化模型，并采用块坐标下降算法进行求解。实验证明该方法在统计估计性能和实际应用中表现优异。
PDF12 years ago
NIPS从行为数据中学习大规模群体图形化游戏的结构和参数
考虑从严格的行为数据中学习线性影响博弈 (LIGs) 的结构和参数，通过纯策略 Nash 平衡的最大似然估计 (MLE) 将学习问题转化为生成模型的估计，在控制平衡数量的同时捕捉数据中的均衡行为。该方法可以应用于识别大型 (社交) 网络中最
PDF12 years ago
ACL基于相似度的词义消歧方法
本文比较四种基于相似性的估计方法和回退及最大似然估计方法在伪词义消歧任务中的表现，结果表明基于相似性的方法在该特定任务中表现更好，同时得出只在训练集中出现一次的事件对基于相似性的估计方法有重大影响的结论。
PDF27 years ago