Fugu-MT 論文翻訳(概要): Maximum Likelihood Estimation of Latent Variable Structural Equation Models: A Neural Network Approach

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Eliminating Ratio Bias for Gradient-based Simulated Parameter Estimation [0.7673339435080445]
本稿では、可能性関数が解析的に利用できないモデルにおけるパラメータキャリブレーションの課題に対処する。本稿では,最大推定と後続密度推定の両問題において,比バイアスの問題に対処するマルチタイムスケールを応用した勾配に基づくシミュレーションパラメータ推定フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-20T02:46:15Z)
Nonuniform random feature models using derivative information [10.239175197655266]
ニューラルネットワークの初期化のための不均一なデータ駆動パラメータ分布を近似する関数の微分データに基づいて提案する。 We address the case of Heaviside and ReLU activation function and their smooth approximations (Sigmoid and softplus)。入力点における近似微分データに基づいて、これらの正確な密度を単純化し、非常に効率的なサンプリングを可能にし、複数のシナリオにおいて最適なネットワークに近いランダムな特徴モデルの性能をもたらすことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-03T01:30:13Z)
The Convex Landscape of Neural Networks: Characterizing Global Optima and Stationary Points via Lasso Models [75.33431791218302]
ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルは、プログラミング目的に使用される。本稿では,凸型神経回復モデルについて検討する。定常的非次元目的物はすべて,グローバルサブサンプリング型凸解法プログラムとして特徴付けられることを示す。また, 静止非次元目的物はすべて, グローバルサブサンプリング型凸解法プログラムとして特徴付けられることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-19T23:04:56Z)
Generalizing Backpropagation for Gradient-Based Interpretability [103.2998254573497]
モデルの勾配は、半環を用いたより一般的な定式化の特別な場合であることを示す。この観測により、バックプロパゲーションアルゴリズムを一般化し、他の解釈可能な統計を効率的に計算することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-06T15:19:53Z)
Probabilistic Unrolling: Scalable, Inverse-Free Maximum Likelihood Estimation for Latent Gaussian Models [69.22568644711113]
我々は,モンテカルロサンプリングと反復線形解法を組み合わせた確率的アンローリングを導入し,行列逆転を回避した。理論的解析により,解法の繰り返しによる解法の解法と逆転が最大値推定の勾配推定を高速化することを示した。シミュレーションおよび実データ実験において、確率的アンロールは、モデル性能の損失を最小限に抑えながら、勾配EMよりも桁違いに高速な潜在ガウスモデルを学習することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-05T21:08:34Z)
Joint Bayesian Inference of Graphical Structure and Parameters with a Single Generative Flow Network [59.79008107609297]
本稿では,ベイジアンネットワークの構造上の結合後部を近似する手法を提案する。サンプリングポリシが2フェーズプロセスに従う単一のGFlowNetを使用します。パラメータは後部分布に含まれるため、これは局所確率モデルに対してより柔軟である。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-30T19:16:44Z)
Promises and Pitfalls of the Linearized Laplace in Bayesian Optimization [73.80101701431103]
線形化ラプラス近似(LLA)はベイズニューラルネットワークの構築に有効で効率的であることが示されている。ベイズ最適化におけるLLAの有用性について検討し,その性能と柔軟性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-17T14:23:43Z)
Bayesian inference with finitely wide neural networks [0.4568777157687961]
確率的ニューラルネットワークから出力の有限集合をモデル化するために,微分形式の非ガウス分布を提案する。ベイズ回帰課題における非ガウス的後部分布を導出できる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-06T03:25:30Z)
Distributed Bayesian Learning of Dynamic States [65.7870637855531]
提案アルゴリズムは有限状態隠れマルコフモデルに対する分散ベイズフィルタタスクである。逐次状態推定や、動的環境下でのソーシャルネットワーク上での意見形成のモデル化に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-05T19:40:17Z)
Learning Graphical Factor Models with Riemannian Optimization [70.13748170371889]
本稿では,低ランク構造制約下でのグラフ学習のためのフレキシブルなアルゴリズムフレームワークを提案する。この問題は楕円分布のペナルティ化された最大推定値として表される。楕円モデルによく適合する正定行列と定ランクの正半定行列のジオメトリを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-21T13:19:45Z)
Scalable computation of prediction intervals for neural networks via matrix sketching [79.44177623781043]
既存の不確実性推定アルゴリズムでは、モデルアーキテクチャとトレーニング手順を変更する必要がある。本研究では、与えられたトレーニングされたニューラルネットワークに適用し、近似予測間隔を生成できる新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-06T13:18:31Z)
Phenomenology of Double Descent in Finite-Width Neural Networks [29.119232922018732]
二重降下(double descend)は、モデルが属する体制に依存して行動を記述する。我々は影響関数を用いて、人口減少とその下限の適切な表現を導出する。本分析に基づき,損失関数が二重降下に与える影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-14T17:39:49Z)
Robust Estimation for Nonparametric Families via Generative Adversarial Networks [92.64483100338724]
我々は,高次元ロバストな統計問題を解くためにGAN(Generative Adversarial Networks)を設計するためのフレームワークを提供する。我々の研究は、これらをロバスト平均推定、第二モーメント推定、ロバスト線形回帰に拡張する。技術面では、提案したGAN損失は、スムーズで一般化されたコルモゴロフ-スミルノフ距離と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-02T20:11:33Z)
BCD Nets: Scalable Variational Approaches for Bayesian Causal Discovery [97.79015388276483]
構造方程式モデル(SEM)は、有向非巡回グラフ(DAG)を介して表される因果関係を推論する効果的な枠組みである。近年の進歩により、観測データからDAGの有効最大点推定が可能となった。線形ガウス SEM を特徴付ける DAG 上の分布を推定するための変分フレームワークである BCD Nets を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-06T03:35:21Z)
Regularization of Mixture Models for Robust Principal Graph Learning [0.0]
D$次元データポイントの分布から主グラフを学習するために,Mixture Modelsの正規化バージョンを提案する。モデルのパラメータは期待最大化手順によって反復的に推定される。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-16T18:00:02Z)
New Algorithms And Fast Implementations To Approximate Stochastic Processes [0.0]
モデリングプロセスの効率的な近似を求めるために,新しいアルゴリズムと高速な実装を提案する。ゴールは常に有限モデルを見つけることであり、これは実際のデータプロセスに関する与えられた知識をできるだけ正確に表現するものである。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-01T06:14:16Z)
SODEN: A Scalable Continuous-Time Survival Model through Ordinary Differential Equation Networks [14.564168076456822]
本稿では、ニューラルネットワークとスケーラブルな最適化アルゴリズムを用いた生存分析のためのフレキシブルモデルを提案する。提案手法の有効性を,既存の最先端ディープラーニングサバイバル分析モデルと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-19T19:11:25Z)
Estimation of sparse Gaussian graphical models with hidden clustering structure [8.258451067861932]
隠れクラスタリング構造を持つスパースガウス図形モデルを推定するモデルを提案する。対称なガウス・シーデルに基づく乗算器の交互方向法を開発した。合成データと実データの両方に関する数値実験により,本モデルの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-17T08:43:31Z)
Semiparametric Nonlinear Bipartite Graph Representation Learning with Provable Guarantees [106.91654068632882]
半パラメトリック指数族分布におけるパラメータの統計的推定問題として、両部グラフを考察し、その表現学習問題を定式化する。提案手法は, 地中真理付近で強い凸性を示すため, 勾配降下法が線形収束率を達成できることを示す。我々の推定器は指数族内の任意のモデル誤特定に対して頑健であり、広範な実験で検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-02T16:40:36Z)
Bayesian Deep Learning and a Probabilistic Perspective of Generalization [56.69671152009899]
ディープアンサンブルはベイズ辺化を近似する有効なメカニズムであることを示す。また,アトラクションの流域内での辺縁化により,予測分布をさらに改善する関連手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-20T15:13:27Z)
The k-tied Normal Distribution: A Compact Parameterization of Gaussian Mean Field Posteriors in Bayesian Neural Networks [46.677567663908185]
変分ベイズ推論は、ベイズニューラルネットワークの重み付けを近似する一般的な手法である。最近の研究は、性能向上を期待して、近似後部のよりリッチなパラメータ化を探求している。これらの変動パラメータを低ランク因子化に分解することにより、モデルの性能を低下させることなく変動近似をよりコンパクトにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-07T07:33:15Z)

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