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Maximum Likelihood Estimation (MLE)
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新的VREML框架为空间数据提供可扩展的推理
研究人员开发了一个新的变分限制最大似然（VREML）框架，以提高使用高斯内在条件自回归（ICAR）结构建模的空间数据的推理可扩展性。这种VREML方法用高斯变分分布近似了难以处理的边际似然，从而产生了一种高效的坐标上升算法，用于估计空间随机效应和方差分量。该方法在理论上保证了证据下界（ELBO）的单调收敛，并且在高斯ICAR设置下被证明是精确的，消除了后验级别的近似误差。实证结果表明，VREML框架优于传统的最大似然估计（MLE）和集…
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新的神经点过程模型使用 B 样条提高效率
研究人员开发了一种新的神经点过程模型，该模型使用 B 样条基函数直接参数化条件强度函数 (CIF)。这种由神经网络预测的方法可以精确计算负对数似然 (NLL)，并在训练期间实现高效的并行化。与现有的神经 TPP 基线相比，该模型还自然支持 CIF 平滑正则化，并在合成和真实世界数据集上展示了更高的计算效率和预测准确性。