kirk86 > approximate

закладки (спрятать)12
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

3Analyses of Deep Learning
Analyses of Deep Learning (STATS 385)
4 лет назад , @kirk86
approximate
bounds
course
deep-learning
generalization
notes
slides
theory
website
approximateboundscoursedeep-learninggeneralizationnotesslidestheorywebsite
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Graduate Algorithms
Graduate Algorithms, Spring 2001
4 лет назад , @kirk86
algorithms
approximate
course
lecture
notes
website
algorithmsapproximatecourselecturenoteswebsite
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Metric Embeddings and Algorithmic Applications
Metric Embeddings and Algorithmic Applications 2006
4 лет назад , @kirk86
approximate
course
geometry
lecture
notes
website
approximatecoursegeometrylecturenoteswebsite
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
3The Design of Approximation Algorithms
The Design of Approximation Algorithms
4 лет назад , @kirk86
algorithms
approximate
book
website
algorithmsapproximatebookwebsite
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Advanced Approximation Algorithms
Advanced Approximation Algorithms, Spring 2008
4 лет назад , @kirk86
approximate
course
lecture
notes
website
approximatecourselecturenoteswebsite
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи

&lang;&lang;
⟨
1
2
3
&rang;
⟩⟩

публикации (спрятать)85
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...

1The frontier of simulation-based inference
K. Cranmer, J. Brehmer, и G. Louppe. (2020)
4 лет назад , @kirk86
approximate
bayesian
computation
readings
approximatebayesiancomputationreadings
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Approximate Bayesian computation via the energy statistic
H. Nguyen, J. Arbel, H. Lü, и F. Forbes. IEEE Access, (2020)
4 лет назад , @kirk86
approximate
bayesian
computation
readings
approximatebayesiancomputationreadings
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Universal approximation to nonlinear operators by neural networks with arbitrary activation functions and its application to dynamical systems
Tianping Chen, и Hong Chen. IEEE Transactions on Neural Networks, 6 (4): 911-917 (июля 1995)
4 лет назад , @kirk86
approximate
deep-learning
readings
theory
approximatedeep-learningreadingstheory
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Approximation Capabilities of Neural ODEs and Invertible Residual Networks
H. Zhang, X. Gao, J. Unterman, и T. Arodz. (2019)cite arxiv:1907.12998.
4 лет назад , @kirk86
approximate
graphs
inverse
physics
readings
approximategraphsinversephysicsreadings
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Echo State Networks trained by Tikhonov least squares are L2(\mu) approximators of ergodic dynamical systems
A. Hart, J. Hook, и J. Dawes. (2020)cite arxiv:2005.06967Comment: 10 pages, 5 figures.
4 лет назад , @kirk86
approximate
optimization
regularisation
approximateoptimizationregularisation
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Batch simulations and uncertainty quantification in Gaussian process surrogate approximate Bayesian computation
M. Järvenpää, A. Vehtari, и P. Marttinen. (2019)cite arxiv:1910.06121.
4 лет назад , @kirk86
approximate
bayesian
computation
gaussian-proceses
simulations
uncertainty
approximatebayesiancomputationgaussian-procesessimulationsuncertainty
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Hamiltonian Monte Carlo using an embedded Laplace approximation
C. Margossian, A. Vehtari, D. Simpson, и R. Agrawal. (2020)cite arxiv:2004.12550Comment: 16 pages, 12 figures.
4 лет назад , @kirk86
approximate
bayesian
geometry
mcmc
optimization
approximatebayesiangeometrymcmcoptimization
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2An approximate KLD based experimental design for models with intractable likelihoods
Z. Ao, и J. Li. (2020)cite arxiv:2004.00715Comment: To appear in AISTATS 2020.
4 лет назад , @kirk86
approximate
bayesian
divergences
information
uncertainty
approximatebayesiandivergencesinformationuncertainty
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Efficient Distance Approximation for Structured High-Dimensional Distributions via Learning
A. Bhattacharyya, S. Gayen, K. Meel, и N. Vinodchandran. (2020)cite arxiv:2002.05378Comment: 24 pages, 1 figure.
4 лет назад , @kirk86
approximate
distributed
learning
readings
stats
approximatedistributedlearningreadingsstats
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3On Contrastive Learning for Likelihood-free Inference
C. Durkan, I. Murray, и G. Papamakarios. (2020)cite arxiv:2002.03712.
4 лет назад , @kirk86
approximate
bayesian
approximatebayesian
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Depth-Width Trade-offs for ReLU Networks via Sharkovsky's Theorem
V. Chatziafratis, S. Nagarajan, I. Panageas, и X. Wang. (2019)cite arxiv:1912.04378.
4 лет назад , @kirk86
approximate
deep-learning
generalization
approximatedeep-learninggeneralization
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
5Variational Algorithms for Approximate Bayesian Inference
M. Beal. (2003)
4 лет назад , @kirk86
approximate
bayesian
thesis
variational
approximatebayesianthesisvariational
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Generating Functions
H. Wilf. (1994)
4 лет назад , @kirk86
approximate
book
mathematics
theory
approximatebookmathematicstheory
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Lectures On Approximation By Polynomials
J. Burkill. (1959)
4 лет назад , @kirk86
approximate
readings
theory
approximatereadingstheory
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Better Approximations of High Dimensional Smooth Functions by Deep Neural Networks with Rectified Power Units
B. Li, S. Tang, и H. Yu. (2019)cite arxiv:1903.05858Comment: 28 pages, 4 figures.
4 лет назад , @kirk86
approximate
deep-learning
readings
theory
approximatedeep-learningreadingstheory
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Neural Network with Unbounded Activation Functions is Universal Approximator
S. Sonoda, и N. Murata. (2015)cite arxiv:1505.03654Comment: under review; first revised version.
4 лет назад , @kirk86
approximate
deep-learning
learning
readings
theory
approximatedeep-learninglearningreadingstheory
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Posterior sampling for multi-agent reinforcement learning: solving extensive games with imperfect information
J. Li, Y. Zhou, и J. Zhu. International Conference on Learning Representations, (2020)
4 лет назад , @kirk86
approximate
bayesian
iclr2020
information
sampling
approximatebayesianiclr2020informationsampling
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Neural tangent kernels, transportation mappings, and universal approximation
Z. Ji, M. Telgarsky, и R. Xian. International Conference on Learning Representations, (2020)
4 лет назад , @kirk86
approximate
iclr2020
kernels
readings
approximateiclr2020kernelsreadings
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3A closer look at the approximation capabilities of neural networks
K. Chong. International Conference on Learning Representations, (2020)
4 лет назад , @kirk86
approximate
iclr2020
learning
theory
approximateiclr2020learningtheory
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Model Selection in Bayesian Neural Networks via Horseshoe Priors
S. Ghosh, и F. Doshi-Velez. (2017)cite arxiv:1705.10388.
4 лет назад , @kirk86
approximate
bayesian
readings
approximatebayesianreadings
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер

&lang;&lang;
⟨
1
2
3
&rang;
⟩⟩

BibSonomy

закладки (спрятать)12
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

3Analyses of Deep Learning

1Graduate Algorithms

1Metric Embeddings and Algorithmic Applications

3The Design of Approximation Algorithms

1Advanced Approximation Algorithms

публикации (спрятать)85
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...

1The frontier of simulation-based inference

2Approximate Bayesian computation via the energy statistic

2Universal approximation to nonlinear operators by neural networks with arbitrary activation functions and its application to dynamical systems

1Approximation Capabilities of Neural ODEs and Invertible Residual Networks

1Echo State Networks trained by Tikhonov least squares are L2(\mu) approximators of ergodic dynamical systems

1Batch simulations and uncertainty quantification in Gaussian process surrogate approximate Bayesian computation

1Hamiltonian Monte Carlo using an embedded Laplace approximation

2An approximate KLD based experimental design for models with intractable likelihoods

3Efficient Distance Approximation for Structured High-Dimensional Distributions via Learning

3On Contrastive Learning for Likelihood-free Inference

2Depth-Width Trade-offs for ReLU Networks via Sharkovsky's Theorem

5Variational Algorithms for Approximate Bayesian Inference

1Generating Functions

1Lectures On Approximation By Polynomials

1Better Approximations of High Dimensional Smooth Functions by Deep Neural Networks with Rectified Power Units

1Neural Network with Unbounded Activation Functions is Universal Approximator

2Posterior sampling for multi-agent reinforcement learning: solving extensive games with imperfect information

2Neural tangent kernels, transportation mappings, and universal approximation

3A closer look at the approximation capabilities of neural networks

1Model Selection in Bayesian Neural Networks via Horseshoe Priors

просмотр

сходные по теме тэги

концепции

тэги

закладки (спрятать)12 показатьвсётолько закладкизакладки на страницу5102050100 RSSBibTeXXML

публикации (спрятать)85 показатьвсётолько публикациипубликации на страницу5102050100 расширенный... RSSBibTeXRDFдальше...

просмотр

сходные по теме тэги

тэги

закладки (спрятать)12
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

публикации (спрятать)85
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...