คำถามติดแท็ก abc

ตัวอย่างการคำนวณแบบเบย์เป็นเทคนิคเจ๋งจริงๆสำหรับกระชับพื้นรูปแบบใดสุ่มไว้สำหรับรุ่นที่น่าจะเป็นว่ายาก (พูด, คุณสามารถลิ้มลองจากแบบจำลองถ้าคุณแก้ไขพารามิเตอร์ แต่คุณไม่สามารถตัวเลขอัลกอริทึมหรือการวิเคราะห์คำนวณความเป็นไปได้) เมื่อแนะนำการคำนวณแบบเบย์โดยประมาณ (ABC) ให้กับผู้ชมเป็นเรื่องดีที่จะใช้แบบจำลองตัวอย่างที่เรียบง่าย แต่ก็ยังน่าสนใจอยู่บ้างและมีความเป็นไปได้ยาก อะไรจะเป็นตัวอย่างที่ดีของแบบจำลองง่ายๆที่ยังมีโอกาสที่ดื้อดึง?

16 bayesian  simulation  model  likelihood  abc 

เมื่อเร็ว ๆ นี้ฉันได้ตระหนักถึงวิธีการ 'ไร้ความน่าจะเป็น' ซึ่งถูกรวบรวมในวรรณคดี อย่างไรก็ตามฉันไม่ชัดเจนเกี่ยวกับความหมายของวิธีการอนุมานหรือการเพิ่มประสิทธิภาพที่จะไม่มีโอกาสเกิดขึ้น ในการเรียนรู้ของเครื่องเป้าหมายมักจะเพิ่มความน่าจะเป็นของพารามิเตอร์บางอย่างให้เหมาะสมกับฟังก์ชั่นเช่นน้ำหนักบนเครือข่ายประสาท ดังนั้นอะไรคือปรัชญาของวิธีการที่ปราศจากโอกาสและทำไมเครือข่ายที่เป็นปฏิปักษ์เช่น GAN จึงอยู่ในหมวดหมู่นี้

11 machine-learning  deep-learning  maximum-likelihood  generative-models  abc 

มันได้รับการแสดงให้เห็นว่าตัวเลือกรูปแบบ ABC โดยใช้ปัจจัย Bayes ไม่แนะนำให้เนื่องจากการปรากฏตัวของข้อผิดพลาดมาจากการใช้สถิติสรุป บทสรุปในบทความนี้ขึ้นอยู่กับการศึกษาพฤติกรรมของวิธีการที่เป็นที่นิยมสำหรับการประมาณค่าปัจจัยเบย์ (อัลกอริทึม 2) เป็นที่ทราบกันดีว่าปัจจัยของเบย์ไม่ใช่วิธีเดียวในการเลือกแบบจำลอง มีคุณสมบัติอื่น ๆ เช่นประสิทธิภาพการทำนายของแบบจำลองที่อาจเป็นที่สนใจ (เช่นกฎการให้คะแนน ) คำถามของฉันคือ : มีวิธีการที่คล้ายกับอัลกอริทึม 2 สำหรับการประมาณกฎการให้คะแนนหรือปริมาณอื่น ๆ ที่สามารถใช้สำหรับการเลือกรูปแบบในแง่ของประสิทธิภาพการทำนายในบริบทที่มีความซับซ้อนหรือไม่?

11 bayesian  model-selection  prediction  abc