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Daniel Coulson
Daniel Coulson
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贝叶斯神经网络的统计最优性分析
研究人员探讨了贝叶斯神经网络（BNNs）的统计决策理论方面，重点关注其最优性。一篇新论文研究了在二次损失下，深度全连接前馈 ReLU BNNs 引起的决策规则。研究表明，在固定先验尺度下，贝叶斯决策规则不是minimax的，但提出了一种对有效输出方差的超先验，以实现一个同时是可容许和minimax的规则。这些发现通过 Kullback--Leibler 损失的预测密度估计得到扩展，并通过模拟进行了验证。
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Foreclassing：新的机器学习框架利用时间数据自动化人类决策
研究人员提出了一种新的机器学习问题，称为Foreclassing，旨在自动化涉及解释时间序列预测及其不确定性的人类决策过程。提出的解决方案ForeClassNet是一个深度贝叶斯神经网络，它将时间序列预测与下游分类相结合。该框架在天气、能源和金融数据集上进行了评估，与现有的时间序列分类器相比，表现更优。