quantile function | BriefGPT

关键词quantile function

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神经样条搜索用于分位数概率建模
本研究提出了一种非参数化和数据驱动的方法 Neural Spline Search（NSS），用于表示观测数据分布，该方法通过将输入数据用一系列单调样条回归引导的符号操作进行转换，具有灵活和表现力等优点，在合成和真实世界回归和时间序列预测任
PDFa year ago
高效探索的非降分位函数网络在分布式强化学习中的应用
本文主要介绍了关于分布式强化学习 (DRL) 中，如何保证量化函数的有效性和高效利用分布信息的两个问题。在此基础上，提出了非降量化函数网络 (NDQFN) 保证得到的量化估计的单调性，并设计了一种名为分布预测误差 (DPE) 的通用探索框架
PDF3 years ago
ICMLDFAC 框架：通过分位点混合因式分解价值函数的多智能体分布式 Q 学习
本研究提出分布式价值函数分解（DFAC）框架，将分布式 RL 和价值函数分解方法相结合以解决多智能体强化学习环境中不确定性和随机性问题，实验证明 DFAC 可以在含随机回报的博弈任务上优于期望价值函数分解方法。
PDF3 years ago
超越 Pinball Loss：分位数方法用于校准不确定性量化
本文提出了新的分位数方法，可以适用于任何回归模型，并允许在校准和锐度之间进行权衡，优化中心区间的校准度，并产生更准确的条件分位数。
PDF4 years ago
分布式强化学习全参数分位函数
本文提出了一种新的分布式强化学习算法，该算法采用完全参数化分位函数，通过参数化分位函数的分位数量轴和值轴来更好地估计连续分布，并在 Atar 游戏环境中得到了前所未有的表现。
PDF5 years ago
异质图像多实例学习：用 CNN 进行组织病理学训练
本研究提出了使用分位数函数汇聚图像小区域预测结果的多实例学习方法，以及在随机裁剪区域上应用多实例聚合的图像增强方法，该方法在乳腺肿瘤组织分类中进行了五种不同任务的验证，并提供了一种可视化方法以解释局部图像分类，这可能有助于对肿瘤异质性的未来
PDF6 years ago
gk: g-and-k 和广义 g-and-h 分布的 R 软件包
介绍了 gk R 包，可以用于高度偏斜或重尾数据的建模和参数推断，其中使用了 g-and-k 和（generalised）g-and-h 分布，主要关注于其分布函数和推断算法。
PDF7 years ago