关键词statistical uncertainty
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- 词向量的统计不确定性: GloVe-V
在计算社会科学的各种应用中，静态词嵌入广泛存在并为实际决策做出了贡献，然而，从词嵌入统计中得出的下游结论的统计不确定性评估一直是具有挑战性的。本文提出了一种方法，通过使用多元正态模型的解析近似来获得 GloVe（Pennington 等，2 - 通过 GSD-Front 进行统计多准则基准测试
通过借用鲁棒统计学和不精确概率的技术，本研究提出了一种可靠的方法来比较分类器，以满足不同质量指标、统计不确定性和基本假设的鲁棒性要求。
- 条件归一化流在优化权重重构中的应用
通过条件归一化流来学习完整条件概率分布以匹配目标分布，消除模拟样本中的误建模，较之常见的重新加权技术，该方法独立于分组选择且不依赖于两个分布之间密度比率的估计，其可以提供高达三倍的统计精度，同时在高能粒子物理应用领域也具有一定的潜力。
- 统计临界点边缘深度强化学习
本文通过案例研究 Atari 100k 游戏数据集，强调在少量训练运行的深度强化学习算法中，为保证结果准确性和防止领域进展停滞，不可忽略数据的不确定性，提出用区间估计来评估强化学习算法的表现，并在常用数据集上分析了已有算法的性能，提出更为严 - 多重平衡态样本的统计最优分析
使用多状态 Bennett 接受比率（MBAR）估计器，可以在不需要离散能量范围以产生直方图的情况下，从在多个平衡状态下通过模拟或实验获得的样本中计算自由能差异和热力学期望值及其不确定性。
- 高能物理中基于随机优化的碰撞选取
使用随机优化技术直接寻找选择器的新方法，其选择器可以最小化顶夸克质量测量中的统计不确定性。