统计学

2019年05月 的作者和标题

[401] arXiv:1905.11545 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 学习近似一个Bregman散度 显示英文标题

标题： Learning to Approximate a Bregman Divergence

Ali Siahkamari, Xide Xia, Venkatesh Saligrama, David Castanon, Brian Kulis

评论： 19页，4幅图

期刊参考： 神经信息处理系统大会第34届会议论文集（NeurIPS 2020），加拿大温哥华

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[402] arXiv:1905.11549 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 网络上的分布式线性模型聚类：基于树的融合lasso交替方向乘子法方法 显示英文标题

标题： Distributed Linear Model Clustering over Networks: A Tree-Based Fused-Lasso ADMM Approach

Xin Zhang, Jia Liu, Zhengyuan Zhu

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 分布式、并行与集群计算 (cs.DC) ; 机器学习 (cs.LG) ; 网络与互联网架构 (cs.NI) ; 统计理论 (math.ST)

[403] arXiv:1905.11588 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 估计和推断与刺激锁定的时间变化脑连接网络的最大度 显示英文标题

标题： Estimating and Inferring the Maximum Degree of Stimulus-Locked Time-Varying Brain Connectivity Networks

Kean Ming Tan, Junwei Lu, Tong Zhang, Han Liu

主题： 机器学习 (stat.ML)

[404] arXiv:1905.11589 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 仅使用局部和即时的信用分配学习远距离因果关系 显示英文标题

标题： Learning distant cause and effect using only local and immediate credit assignment

David Rawlinson, Abdelrahman Ahmed, Gideon Kowadlo

评论： 被2021年国际神经网络联合会议（IJCNN 2021）接受

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[405] arXiv:1905.11600 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： GraphNVP：用于生成分子图的可逆流模型 显示英文标题

标题： GraphNVP: An Invertible Flow Model for Generating Molecular Graphs

Kaushalya Madhawa, Katushiko Ishiguro, Kosuke Nakago, Motoki Abe

评论： 12页，7幅图

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 人工智能 (cs.AI) ; 机器学习 (cs.LG)

[406] arXiv:1905.11622 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 重复横截面设计中的非参数异质治疗效应估计 显示英文标题

标题： Nonparametric Heterogeneous Treatment Effect Estimation in Repeated Cross Sectional Designs

Xinkun Nie, Chen Lu, Stefan Wager

主题： 方法论 (stat.ME)

[407] arXiv:1905.11656 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 离散信息最大化码用于有监督表示学习 显示英文标题

标题： Discrete Infomax Codes for Supervised Representation Learning

Yoonho Lee, Wonjae Kim, Wonpyo Park, Seungjin Choi

评论： 19页

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 计算机视觉与模式识别 (cs.CV) ; 机器学习 (cs.LG)

[408] arXiv:1905.11666 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 注意的学习动态：人类先验用于可解释的机器推理 显示英文标题

标题： Learning Dynamics of Attention: Human Prior for Interpretable Machine Reasoning

Wonjae Kim, Yoonho Lee

评论： 20页，18幅图，2个表格

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 计算机视觉与模式识别 (cs.CV) ; 机器学习 (cs.LG)

[409] arXiv:1905.11676 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于嵌套组桥方法的历史函数线性模型的稀疏估计 显示英文标题

标题： Sparse Estimation of Historical Functional Linear Models with a Nested Group Bridge Approach

Xiaolei Xun, Jiguo Cao

主题： 方法论 (stat.ME)

[410] arXiv:1905.11711 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 稀疏高斯过程回归的递归估计 显示英文标题

标题： Recursive Estimation for Sparse Gaussian Process Regression

Manuel Schürch, Dario Azzimonti, Alessio Benavoli, Marco Zaffalon

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[411] arXiv:1905.11765 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于深度神经网络的全球法医学地理定位 显示英文标题

标题： Global forensic geolocation with deep neural networks

Neal S. Grantham, Brian J. Reich, Eric B. Laber, Krishna Pacifici, Robert R. Dunn, Noah Fierer, Matthew Gebert, Julia S. Allwood, Seth A. Faith

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[412] arXiv:1905.11768 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 随机近端兰格朗日算法：势能分裂与非渐近速率 显示英文标题

标题： Stochastic Proximal Langevin Algorithm: Potential Splitting and Nonasymptotic Rates

Adil Salim, Dmitry Kovalev, Peter Richtárik

期刊参考： 神经信息处理系统大会2019年（亮点论文）

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG) ; 优化与控制 (math.OC) ; 统计理论 (math.ST)

[413] arXiv:1905.11779 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 利用近似贝叶斯计算评估地质层的矿物学特性 显示英文标题

标题： Evaluation of mineralogy per geological layers by Approximate Bayesian Computation

Vianney Bruned, Alice Cleynen, André Mas, Sylvain Wlodarczyck

主题： 应用 (stat.AP) ; 地球物理 (physics.geo-ph)

[414] arXiv:1905.11793 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 具有噪声与收益率之间相关性的综合方差估计器的条件高斯随机序列 显示英文标题

标题： Conditionally Gaussian Random Sequences for an Integrated Variance Estimator with Correlation between Noise and Returns

Stefano Peluso, Antonietta Mira, Pietro Muliere

主题： 计算 (stat.CO)

[415] arXiv:1905.11846 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 投影回归深度及其诱导中位数的计算 显示英文标题

标题： Computation of projection regression depth and its induced median

Yijun Zuo

评论： 33页和6个图和9个表格

主题： 计算 (stat.CO)

[416] arXiv:1905.11875 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 我们能否忽略整个模型？ 多元线性回归中对于$R^{2}$的整体非劣效性检验和方差分析中对于$\hatη^{2}$的整体非劣效性检验 显示英文标题

标题： Can we disregard the whole model? Omnibus non-inferiority testing for $R^{2}$ in multivariable linear regression and $\hatη^{2}$ in ANOVA

Harlan Campbell, Daniël Lakens

评论： 30页，6个图

主题： 方法论 (stat.ME) ; 应用 (stat.AP)

[417] arXiv:1905.11876 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 高斯过程分类的对抗鲁棒性保证 显示英文标题

标题： Adversarial Robustness Guarantees for Classification with Gaussian Processes

Arno Blaas, Andrea Patane, Luca Laurenti, Luca Cardelli, Marta Kwiatkowska, Stephen Roberts

评论： 10页，6个图+补充材料

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[418] arXiv:1905.11882 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 熵最优传输的统计界限：样本复杂性和中心极限定理 显示英文标题

标题： Statistical bounds for entropic optimal transport: sample complexity and the central limit theorem

Gonzalo Mena, Jonathan Weed

评论： 审稿中。23页，2幅图。第2版修正了少量排版错误和拼写错误。

主题： 统计理论 (math.ST) ; 机器学习 (cs.LG) ; 机器学习 (stat.ML)

[419] arXiv:1905.11890 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 生成模型的异常分数 显示英文标题

标题： Anomaly scores for generative models

Václav Šmídl, Jan Bím, Tomáš Pevný

评论： 9页，3个图，提交至NeurIPS 2019

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[420] arXiv:1905.11916 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 选择哈密顿蒙特卡洛中的度量 显示英文标题

标题： Selecting the Metric in Hamiltonian Monte Carlo

Ben Bales, Arya Pourzanjani, Aki Vehtari, Linda Petzold

评论： 数据/代码可在https://github.com/bbbales2/cmdstan-warmup获取

主题： 计算 (stat.CO) ; 方法论 (stat.ME)

[421] arXiv:1905.11937 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 具有维度无关收敛速度的高效MCMC抽样：基于ADMM型分裂方法 显示英文标题

标题： Efficient MCMC Sampling with Dimension-Free Convergence Rate using ADMM-type Splitting

Maxime Vono, Daniel Paulin, Arnaud Doucet

评论： 已被《机器学习研究期刊》接受发表，即将出版。

主题： 计算 (stat.CO) ; 方法论 (stat.ME) ; 机器学习 (stat.ML)

[422] arXiv:1905.11972 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 理解经验交叉熵在训练分布之外的行为 显示英文标题

标题： Understanding the Behaviour of the Empirical Cross-Entropy Beyond the Training Distribution

Matias Vera, Pablo Piantanida, Leonardo Rey Vega

评论： 18页，6幅图

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 信息论 (cs.IT) ; 机器学习 (cs.LG)

[423] arXiv:1905.12013 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 实际计算样本信息期望值的考量：来自三个案例研究的启示 显示英文标题

标题： Calculating the Expected Value of Sample Information in Practice: Considerations from Three Case Studies

Anna Heath, Natalia R. Kunst, Christopher Jackson, Mark Strong, Fernando Alarid-Escudero, Jeremy D. Goldhaber-Fiebert, Gianluca Baio, Nicolas A. Menzies, Hawre Jalal (on behalf of the Collaborative Network for Value of Information (ConVOI))

评论： 11页，3幅图

期刊参考： 医学决策（2020年）第40卷第3期，页码：314-326

主题： 应用 (stat.AP)

[424] arXiv:1905.12022 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 神经网络的贝叶斯非参数联邦学习 显示英文标题

标题： Bayesian Nonparametric Federated Learning of Neural Networks

Mikhail Yurochkin, Mayank Agarwal, Soumya Ghosh, Kristjan Greenewald, Trong Nghia Hoang, Yasaman Khazaeni

评论： 国际机器学习会议 2019

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[425] arXiv:1905.12062 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于随机波动率模型的期权定价的Array-RQMC方法 显示英文标题

标题： Array-RQMC for option pricing under stochastic volatility models

Amal Ben Abdellah, Pierre L'Ecuyer, Florian Puchhammer

评论： 12页，2个图，3个表格

主题： 统计理论 (math.ST) ; 计算 (stat.CO)

[426] arXiv:1905.12081 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 半监督学习、因果关系与条件聚类假设 显示英文标题

标题： Semi-Supervised Learning, Causality and the Conditional Cluster Assumption

Julius von Kügelgen, Alexander Mey, Marco Loog, Bernhard Schölkopf

评论： 第36届人工智能不确定性会议（2020年） （此前曾在2019年NeurIPS研讨会“做正确的事”：机器学习与因果推理以改进决策上发表，加拿大温哥华。）

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG) ; 其他统计 (stat.OT)

[427] arXiv:1905.12090 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 高效分摊贝叶斯推断在分层和非线性动力系统中的应用 显示英文标题

标题： Efficient Amortised Bayesian Inference for Hierarchical and Nonlinear Dynamical Systems

Geoffrey Roeder, Paul K. Grant, Andrew Phillips, Neil Dalchau, Edward Meeds

评论： 发表于《机器学习研究会议录，第97卷：2019年国际机器学习会议，2019年6月9日至15日，美国加利福尼亚州长滩》

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[428] arXiv:1905.12115 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： AdaOja：流式PCA的自适应学习率 显示英文标题

标题： AdaOja: Adaptive Learning Rates for Streaming PCA

Amelia Henriksen, Rachel Ward

评论： 15页，8幅图，排版错误修正

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG) ; 计算 (stat.CO)

[429] arXiv:1905.12141 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 数据增强与多项逆伽马分布 显示英文标题

标题： Data Augementation with Polya Inverse Gamma

Jingyu He, Nicholas G. Polson, Jianeng Xu

主题： 方法论 (stat.ME) ; 计算 (stat.CO) ; 机器学习 (stat.ML)

[430] arXiv:1905.12146 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 梯度确实可以生长于树上：统计系统发育学的线性时间${\cal O}\hspace{-0.2em}\left( N \right)$-维梯度 显示英文标题

标题： Gradients do grow on trees: a linear-time ${\cal O}\hspace{-0.2em}\left( N \right)$-dimensional gradient for statistical phylogenetics

Xiang Ji, Zhenyu Zhang, Andrew Holbrook, Akihiko Nishimura, Guy Baele, Andrew Rambaut, Philippe Lemey, Marc A. Suchard

主题： 计算 (stat.CO) ; 种群与进化 (q-bio.PE) ; 方法论 (stat.ME)

[431] arXiv:1905.12150 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于极值理论的贝叶斯异常检测 显示英文标题

标题： Bayesian Anomaly Detection Using Extreme Value Theory

Sreelekha Guggilam, S. M. Arshad Zaidi, Varun Chandola, Abani Patra

评论： 7页，7个图，由于自动化模型的重大修改，论文已被撤回。

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG) ; 方法论 (stat.ME)

[432] arXiv:1905.12173 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 神经切线核的归纳偏置 显示英文标题

标题： On the Inductive Bias of Neural Tangent Kernels

Alberto Bietti, Julien Mairal

评论： NeurIPS 2019

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[433] arXiv:1905.12177 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 具有统计保证的条件显著特征发现 显示英文标题

标题： Discovering Conditionally Salient Features with Statistical Guarantees

Jaime Roquero Gimenez, James Zou

评论： 录用于ICML 2019

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[434] arXiv:1905.12231 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于绝对误差损失的分布鲁棒凸回归的多元分布情形 显示英文标题

标题： Multivariate Distributionally Robust Convex Regression under Absolute Error Loss

Jose Blanchet, Peter W. Glynn, Jun Yan, Zhengqing Zhou

评论： 版本3，17页，2个图

主题： 统计理论 (math.ST)

[435] arXiv:1905.12247 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： Metropolized哈密顿蒙特卡罗快速混合：多步梯度的好处 显示英文标题

标题： Fast mixing of Metropolized Hamiltonian Monte Carlo: Benefits of multi-step gradients

Yuansi Chen, Raaz Dwivedi, Martin J. Wainwright, Bin Yu

评论： 73页，2个图，修正了引理11证明中的一个错误，已被JMLR接受。

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG) ; 计算 (stat.CO)

[436] arXiv:1905.12269 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 模型选择中的拓扑技术 显示英文标题

标题： Topological Techniques in Model Selection

Shaoxiong Hu, Hugo Maruri-Aguliar, Zixiang Ma

期刊参考： 《Algorithmic Statistics》第13卷，2022年，第41-56页

主题： 方法论 (stat.ME) ; 计算 (stat.CO)

[437] arXiv:1905.12275 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 贝叶斯动态融合套索 显示英文标题

标题： Bayesian Dynamic Fused LASSO

Kaoru Irie

评论： 42页，2张表格，21幅图表

主题： 方法论 (stat.ME)

[438] arXiv:1905.12280 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 终身贝叶斯优化 显示英文标题

标题： Lifelong Bayesian Optimization

Yao Zhang, James Jordon, Ahmed M. Alaa, Mihaela van der Schaar

评论： 17页，8幅图

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[439] arXiv:1905.12294 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 如何抚平粗糙的景观并获得最佳性能：平均梯度下降及其在张量PCA中的应用 显示英文标题

标题： How to iron out rough landscapes and get optimal performances: Averaged Gradient Descent and its application to tensor PCA

Giulio Biroli, Chiara Cammarota, Federico Ricci-Tersenghi

评论： 23页，16幅图，包括补充材料

期刊参考： 《物理A：数学与理论》53卷，174003（2020年）

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 无序系统与神经网络 (cond-mat.dis-nn) ; 统计力学 (cond-mat.stat-mech) ; 机器学习 (cs.LG)

[440] arXiv:1905.12347 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 高斯噪声下正交匹配追踪的紧致恢复保证 显示英文标题

标题： Tight Recovery Guarantees for Orthogonal Matching Pursuit Under Gaussian Noise

Chen Amiraz, Robert Krauthgamer, Boaz Nadler

评论： 23页，8幅图

主题： 统计理论 (math.ST) ; 信号处理 (eess.SP) ; 优化与控制 (math.OC)

[441] arXiv:1905.12363 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 使用玩家抽样的外梯度法以加快纳什均衡的寻找 显示英文标题

标题： Extragradient with player sampling for faster Nash equilibrium finding

Carles Domingo Enrich (CIMS), Samy Jelassi, Carles Domingo-Enrich, Damien Scieur, Arthur Mensch (DMA, CIMS), Joan Bruna (CIMS)

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG) ; 优化与控制 (math.OC)

[442] arXiv:1905.12385 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 具有生成先验的稀疏矩阵模型 显示英文标题

标题： The spiked matrix model with generative priors

Benjamin Aubin, Bruno Loureiro, Antoine Maillard, Florent Krzakala, Lenka Zdeborová

评论： 12 + 56, 8张图，v2版本使用更轻量的jpeg格式图片

期刊参考： 神经信息处理系统进展，第8364-8375页，2019年

主题： 统计理论 (math.ST) ; 机器学习 (cs.LG) ; 信号处理 (eess.SP) ; 概率 (math.PR) ; 机器学习 (stat.ML)

[443] arXiv:1905.12407 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 非线性多任务学习与深度高斯过程 显示英文标题

标题： Non-linear Multitask Learning with Deep Gaussian Processes

Ayman Boustati, Theodoros Damoulas, Richard S. Savage

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[444] arXiv:1905.12417 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 深度因素预测 显示英文标题

标题： Deep Factors for Forecasting

Yuyang Wang, Alex Smola, Danielle C. Maddix, Jan Gasthaus, Dean Foster, Tim Januschowski

评论： arXiv管理员注：本文与arXiv:1812.00098有大量文本重叠。

期刊参考： 《机器学习研究进展》，第97卷：2019年国际机器学习会议

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[445] arXiv:1905.12432 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 使用概率编程劫持疟疾模拟器 显示英文标题

标题： Hijacking Malaria Simulators with Probabilistic Programming

Bradley Gram-Hansen, Christian Schröder de Witt, Tom Rainforth, Philip H.S. Torr, Yee Whye Teh, Atılım Güneş Baydin

评论： 6页，3个图，已被2019年美国长滩国际机器学习人工智能促进社会福祉工作坊接受。

期刊参考： 2018年ICML社会公益AI研讨会

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[446] arXiv:1905.12434 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 变分贝叶斯滤波的切换线性动力学 显示英文标题

标题： Switching Linear Dynamics for Variational Bayes Filtering

Philip Becker-Ehmck, Jan Peters, Patrick van der Smagt

评论： 出现在《第36届国际机器学习会议（ICML） proceedings》中

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG)

[447] arXiv:1905.12442 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于秩一的多参考因子分析 显示英文标题

标题： Rank-one Multi-Reference Factor Analysis

Yariv Aizenbud, Boris Landa, Yoel Shkolnisky

主题： 统计理论 (math.ST) ; 数据结构与算法 (cs.DS) ; 信息论 (cs.IT)

[448] arXiv:1905.12466 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 基于经验Beta copula的重采样方法 显示英文标题

标题： Resampling Procedures with Empirical Beta Copulas

Anna Kiriliouk, Johan Segers, Hideatsu Tsukahara

评论： 22页，8张表格

主题： 统计理论 (math.ST)

[449] arXiv:1905.12495 [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 广义矩方法的深度推广用于工具变量分析 显示英文标题

标题： Deep Generalized Method of Moments for Instrumental Variable Analysis

Andrew Bennett, Nathan Kallus, Tobias Schnabel

期刊参考： 神经信息处理系统进展32卷（2019） 3564--3574

主题： 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG) ; 计量经济学 (econ.EM)

[450] arXiv:1905.12517 (交叉列表自 math.ST) [中文pdf, pdf, 其他]

标题： 最优调整Tikhonov正则化器和其他有序平滑器的无成本性质 显示英文标题

标题： The cost-free nature of optimally tuning Tikhonov regularizers and other ordered smoothers

Pierre C Bellec, Dana Yang

主题： 统计理论 (math.ST) ; 机器学习 (stat.ML)