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通过神经微分方程进行分布学习:一种非参数统计的观点
用普通微分方程(ODE)模型通过似然最大化进行训练的分布学习的非参数统计收敛分析是首次建立的,将速度场类和目标密度的相关收敛率以及对神经网络的影响纳入考虑。
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10 months ago
ICML
一种用于滤波和参数估计的块坐标下降近端方法
我们提出并分析了一种用于 ODE 模型的块协调下降近端算法(BCD-prox)以实现同时过滤和参数估计。与现有方法相比,我们在最多维度 d=40 的 ODE 系统上展示了 BCD-prox 的提高的鲁棒性(对于噪声、参数初始化和超参数)、减
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6 years ago
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