实体
Conditional density estimation with dimensionality reduction via squared-loss conditional entropy minimization
Conditional density estimation with dimensionality reduction via squared-loss conditional entropy minimization
PulseAugur coverage of Conditional density estimation with dimensionality reduction via squared-loss conditional entropy minimization — every cluster mentioning Conditional density estimation with dimensionality reduction via squared-loss conditional entropy minimization across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
总计 · 30天
2
90 天内 2
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
2
90 天内 2
层级分布 · 90 天
主题
情绪 · 30 天
1 天有情绪数据
最近 · 第 1/1 页 · 共 2 条
-
新的LUCID指标改进了机器学习中的局部变量重要性评估
研究人员推出了一种新颖的、模型无关的局部变量重要性评估指标LUCID。LUCID通过从完整条件分布中抽取合理值来扰动特征，从而解决了现有方法的局限性，它尊重特征依赖性并在数据支持的区域上评估模型。该方法包括与现有度量标准的理论联系、具有收敛保证的估计器以及不确定性量化。在模拟和真实世界数据上的演示表明了LUCID的稳定性能和实际效用。
-
人工智能驱动的轨道确定使用归一化流进行近地月空间导航
研究人员通过将生成模型应用于仅角度测量，开发了一种在近地月空间环境中进行轨道确定的新方法。该方法将问题表述为条件密度估计，使用在扰动观测上训练的归一化流。然后，训练好的模型可以从新的测量中生成统计上一致且符合物理信息的状态假设，这些假设随后通过经典算法进行优化以提高精度。