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Francis Bach
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arXiv论文详述高斯定位模型新估计器
研究人员开发了估计高斯定位模型中对数密度比的新方法，重点关注具有共同协方差矩阵的场景。该研究引入了正则化变分估计器和谱估计器，并推导了它们的高维渐近等价物。通过实验对这些方法进行了比较，结果表明变分估计器在观测值较多时表现更好，而谱估计器由于方差较低，在观测值较少时更受青睐。
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新的光谱框架简化了相对密度估计
研究人员开发了一种新的光谱框架，用于估计概率模型中的相对对数密度。该方法将Kullback-Leibler散度表示为加权卡方散度的积分，将估计转化为一系列最小二乘问题。该框架为散度和对数密度势提供了明确的光谱公式，可以扩展到各种f散度，并与核化或基于神经网络的特征学习相结合。