A类在2019年ICML最后期限前后的一系列论文中，我在从牛津一Wiqvist等人的论文。用神经网络学习ABC的总结统计。指着另一个Jiang等人最近的论文（2017年，中国统计局）它构建了一个神经网络，用于根据输入（原始）数据预测参数向量的每个分量，作为一种自动的非参数分类回归。Creel（2017年）也做了同样的事情，但使用了汇总统计数据。当前文件由以下内容构成Jiang等人（2017）通过增加神经网络预测函数应反映可交换性和部分可交换性特征的约束条件。应用于马尔科夫模型。由于d块不变模型的因子分解定理，作者通过组合两个最终满足该因子分解的神经网络，对阶d Markov模型施加了部分交换性。这个概念举例说明了一维g-和-k分布、alpha-stable分布，这两种分布都是由独立的观测值构成的，以及AR（2）和MA（2）模型，如我们的2012年美国广播公司调查报告由于后者不是马尔科夫的，作者用不同的顺序进行实验，得出结论，10的顺序是最合适的，尽管这可能会受到处理真实可能性的能力的影响。
此条目发布于2019年2月13日12:19 am，并根据书,图片,统计,旅行,大学生活带标签基础知识,阿尔法稳定过程,互换性,g-和-k分布,ICML公司,MA（q）模型,马尔可夫模型,神经网络,牛津,部分互换性。您可以通过RSS 2.0馈送。你可以留下回应，或追踪从你自己的网站。
