エピソード

ポアソンガンマ系

代入 Aaron Schein

ニューラル情報処理システム会議 - NIPS 2016

本研究では,連続観察多変量カウントデータのポアソンガンマ構造に基づく動的系を紹介する. モデルに固有なのは、パラメーターを強力な方法で結び付けて縮小する前の、新しいベイズノンパラメーターです。 モデルの無限限界とその定常状態に関する理論を開発します。 モデルの誘導バイアスは、解釈可能な構造を学習し、優れた予測パフォーマンスを持つことが示されている、さまざまな実際のデータセットで示されています。