論文の概要: Bayesian Nonparametrics: An Alternative to Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00085v1
- Date: Fri, 29 Mar 2024 17:32:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 07:27:29.252108
- Title: Bayesian Nonparametrics: An Alternative to Deep Learning
- Title(参考訳): Bayesian Nonparametrics: ディープラーニングに代わる方法
- Authors: Bahman Moraffah,
- Abstract要約: この調査はベイズ非パラメトリックの重要性を掘り下げることを目的としており、特に統計学、計算機科学、電気工学など様々な分野における複雑な課題に対処することを目的としている。
ベイズ的非パラメトリック手法の汎用性と有効性を明らかにし、様々な分野にまたがる課題を複雑に解決する革新的な解決策の道を開く。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.5801621787540265
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Bayesian nonparametric models offer a flexible and powerful framework for statistical model selection, enabling the adaptation of model complexity to the intricacies of diverse datasets. This survey intends to delve into the significance of Bayesian nonparametrics, particularly in addressing complex challenges across various domains such as statistics, computer science, and electrical engineering. By elucidating the basic properties and theoretical foundations of these nonparametric models, this survey aims to provide a comprehensive understanding of Bayesian nonparametrics and their relevance in addressing complex problems, particularly in the domain of multi-object tracking. Through this exploration, we uncover the versatility and efficacy of Bayesian nonparametric methodologies, paving the way for innovative solutions to intricate challenges across diverse disciplines.
- Abstract(参考訳): ベイズ非パラメトリックモデルは、統計モデル選択のための柔軟で強力なフレームワークを提供し、モデルの複雑さを多様なデータセットの複雑さに適応させることができる。
この調査はベイズ非パラメトリックの重要性を掘り下げることを目的としており、特に統計学、計算機科学、電気工学など様々な分野における複雑な課題に対処することを目的としている。
本研究は,これらの非パラメトリックモデルの基本特性と理論的基礎を解明することにより,ベイズ非パラメトリックの包括的理解と,複雑な問題,特に多対象追跡の領域におけるそれらの関連性を明らかにすることを目的とする。
この探索を通じて、ベイズ的非パラメトリック手法の汎用性と有効性を明らかにするとともに、様々な分野にわたる課題を複雑にするための革新的な解決策の道を開く。
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