实体 Naoki Awaya

Naoki Awaya

PulseAugur coverage of Naoki Awaya — every cluster mentioning Naoki Awaya across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.

总计 · 30天

1

90 天内 1

发布 · 30天

0

90 天内 0

论文 · 30天

1

90 天内 1

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 1 条

TOOL · CL_327544 · Oct 28 · 04:00

提出新的加性树模型用于密度比估计

研究人员开发了新的加性树模型用于估计密度比，该模型可以表征两个分布之间的差异。所提出的模型利用了一种新颖的“平衡损失”函数，能够使用现有的监督学习算法进行训练，并与指数族核函数建立联系。这种方法允许进行具有不确定性量化的贝叶斯推断，特别有利于高维和数据受限的分布。数值实验表明，该模型实现了高精度和计算效率，其中贝叶斯变体提供了关键的不确定性估计。