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UCI regression benchmarks
UCI regression benchmarks
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新的OM-Path方法改进了深度高斯过程推理
研究人员推出了一种用于深度高斯过程（DGP）近似推理的新方法OM-Path。该方法将推理视为后验传输，学习一个确定性采样器将参考测度映射到诱导变量。OM-Path利用Onsager-Machlup作用作为路径正则化器，并在特定大型数据集上显示出比DBVI等现有方法有统计学上的显著改进，尽管在较小、噪声较大的数据集上表现相当。
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贝叶斯张量网络核方法使用拉普拉斯近似进行不确定性估计
研究人员开发了一种新的贝叶斯张量网络核方法（LA-TNKM），该方法利用线性化拉普拉斯近似进行推理。该方法解决了张量网络核方法中提供不确定性估计的挑战，而张量网络核方法通常会打破高斯性假设。实验表明，LA-TNKM 在各种回归任务上的表现与高斯过程和贝叶斯神经网络相当或更好。