prior distributions | BriefGPT

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1 比特矩阵完备性问题中分数后验的集中性质
通过考虑非均匀采样方案，我们为二值观测的矩阵完成问题提供了理论保证，证明了分数后验的有效性。我们使用两种不同类型的先验分布来实现这一目标：低秩分解先验和谱缩放的学生先验，后者需要较少的假设。重要的是，我们的结果具有自适应性，不需要对参数矩阵
PDF3 months ago
敏感度感知的摊还贝叶斯推断
我们提出了一种综合多角度的方法，将敏感性分析集成到摊销的贝叶斯推理中，并在应用建模问题中展示了其有效性。
PDF9 months ago
IJCAI面向序列数据的稳健无监督解缠方法 -- 以音乐音频为例研究
该论文提出了 TS-DSAE 模型，通过两阶段的训练框架，首先学习序列级先验分布，然后采用这些分布来规范模型，并促进辅助目标以促进解缠。该模型具有鲁棒性，适用于人工和真实世界的音乐音频数据集。
PDF2 years ago
CVPR不要仅仅猜测；观察并回答：克服视觉问答的先验知识
本文提出了一个新的 VQA 模型，其中通过引入不同的先验分布来防止模型仅仅依赖训练数据中的先验信息。该模型是 GVQA，与现有 VQA 模型相比，它具有更好的泛化性能和可解释性能。
PDF7 years ago
惩罚模型组件复杂性：构建先验的原则性、实用性方法
本文介绍了一种基于内在嵌套结构的新型先验分布构建方法，可以作为默认先验分布，通过设定用户定义的缩放参数，对于数据的复杂度问题得到处理和惩罚。
PDF10 years ago
一种非参数贝叶斯聚类的新型先验过程
研究 Bayesian 聚类中先验分布的作用和 Dirichlet、Pitman-Yor 等常用先验分布的预测概率，探索了非参数化 Bayesian 聚类中的另一种先验分布 —— uniform process 的优点和缺陷，并在真实文档聚
PDF17 years ago
具相关预测变量的贝叶斯变量选择
本文提出了一种基于贝叶斯方法的变量选择算法，考虑了预测变量之间的关联，并针对各种线性模型开发了不同的先验分布，其中包括任意交互项和多项式、分类因子的虚拟变量等，这种方法在 George 和 McCulloch Stochastic Sear
PDF29 years ago