dblp:Ruqi Zhang(数据库管理员) https://dblp.org/pid/172/4952.html dblp个人页面RSS提要 2024年4月11日星期四18:40:45+0200 英语-美国 每日的 1 根据CC0 1.0许可证发布 dblp@dagstuhl.de(dblp团队) dblp@dagstuhl.de(dblp团队) 计算机/计算机科学/出版物/书目 http://www.rssboard.org/rss-specification网站 https://dblp.org/img/logo.144x51.png网址dblp:Ruqi Zhang(数据库管理员)https://dblp.org/pid/172/4952.html14451 立场文件:大规模人工智能时代的贝叶斯深度学习。https://doi.org/10.44850/arXiv.2402.00809网址,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,:
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用稀疏子空间变分推理训练贝叶斯神经网络。https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.11025,,,:
用稀疏子空间变分推理训练贝叶斯神经网络。 CoRR公司 abs/2402.11025()]]>
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基于梯度的离散采样与自动循环调度。https://doi.org/10.44850/arXiv.2402.17699,,,:
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一步一步拥抱未知:走向真实世界中可靠的稀疏训练。https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.20047,,,:
一步一步拥抱未知:走向真实世界中可靠的稀疏训练。 CoRR公司 abs/2403.20047()]]>
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使用贝叶斯模型平均法分析社交媒体上的气候运动。https://doi.org/10.1145/3600211.3604665,,:
使用贝叶斯模型平均法分析社交媒体上的气候运动。 AIES公司 :15-25]]>
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通过牛顿级数逼近的离散分布的有效信息建议。https://proceedings.mlr.press/v206/siang23a.html,,,,:
通过牛顿级数逼近的离散分布的有效信息建议。 AISTATS公司 :7288-7310]]>
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重新思考数据提取:不要忽视校准。https://doi.org/10.109/ICCV51070.2023.00455,,,,,,:
重新思考数据提取:不要忽视校准。 ICCV公司 :4912-4922]]>
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校准操纵彩票:使所有彩票可靠。https://openreview.net/pdf?id=KdwnGErdT6,,,:
校准操纵彩票:使所有彩票可靠。 ICLR公司 ]]>
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DP-Fast MH:用于大规模贝叶斯推断的私有、快速和准确的大都会黑斯廷斯。https://proceedings.mlr.press/v202/zhang23aw.html,:
DP-Fast MH:用于大规模贝叶斯推断的私有、快速和准确的大都会黑斯廷斯。 ICML公司 :41847-41860]]>
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DISCS:离散采样基准。http://papers.nips.cc/paper_files/paper/2023/hash/f9ad87c1ebbae8a3555adb31dbcacf44-Abstract-Datasets_and_Benchmarks.html,,,,,,,:
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平衡是关键:通过自适应梯度校正加速稀疏训练。https://doi.org/10.48550/arXiv.2301.03573,,,,:
平衡是关键:通过自适应梯度校正加速稀疏训练。 CoRR公司 腹肌/2301.03573()]]>
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校准操纵彩票:使所有彩票可靠。https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.09369,,,:
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通过牛顿级数逼近的离散分布的有效信息建议。https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.13929,,,,:
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贝叶斯决策理论视角下的长期分类。https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.06075,:
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使用贝叶斯模型平均法分析社交媒体上的气候运动。https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.06174,,:
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重新思考数据提取:不要忽视校准。https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.12463,,,,,,:
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Entropy-MCMC:从平坦盆地轻松取样。https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.05401,:
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通过随机梯度哈密顿蒙特卡罗增强低精度采样。https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.16320,,,:
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离散分布的类朗之万采样器。https://proceedings.mlr.press/v162/zhang22t.html,,:
离散分布的类朗之万采样器。 ICML公司 :26375-26396]]>
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低精度随机梯度朗之万动力学。https://proceedings.mlr.press/v162/zhang22ag.html,,:
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正交空间变分梯度下降约束域中的采样。http://papers.nips.cc/paper_files/paper/2022/hash/f092c84221d73387a6a5dd7517c500a5-Abstract-Conference.html,,:
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低精度随机梯度朗之万动力学。https://doi.org/10.48550/arXiv.2206.09909,,:
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AMAGOLD:有效随机梯度MCMC的摊销大都市调整。 AISTATS公司 :2142-2152]]>
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贝叶斯深度学习的循环随机梯度MCMC。 ICLR公司 ]]>
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渐近最优精确小批量都市-黑斯廷斯。https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/hash/e2a7555f7cabd6e31aef45cb8cda4999-Abstract.html,,:
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保证收敛速度的Gibbs抽样的泊松微批处理。https://proceedings.neurips.cc/paper/2019/hash/361440528766bbaaaa1901845cf4152b-Abstract.html,:
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贝叶斯深度学习的循环随机梯度MCMC。http://arxiv.org/abs/1902.03932,,,,:
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保证收敛速度的Gibbs抽样的泊松微批处理。http://arxiv.org/abs/1911.09771,:
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基于临床文献数据分析的针灸治疗卵巢早衰选穴规则挖掘。https://doi.ieecomputersociety.org/10.1109/BIBM.2018.8621095,,,,,,,,,:
基于临床文献数据分析的针灸治疗卵巢早衰选穴规则挖掘。 BIBM公司 :1866年-1871年]]>
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大规模稀疏聚类。 国际JCAI :2336-2342]]>
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去噪聚类分析。https://doi.org/10.1007/978-3-319-26555-1_49,,:
去噪聚类分析。 图标(3) :435-442]]>
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