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雷竞技是骗人的 人工智能/机器学习 特征分配的出生死亡过程

特征分配的出生死亡过程

0.

抽象的

我们在先前的特征分配之前提出了一个贝叶斯非参数,用于顺序数据,出生地度特征分配过程(BDFP)。BDFP通过创建和删除功能模拟了在协变量(例如时)跨越协变量(例如)的功能分配的演变。BDFP是可交换的,投影,静止和可逆的,其平衡分布由印度自助式过程(IBP)给出。我们展示了扩展空间的测试版过程是BDFP下面的De Finetti混合分布。最后,我们介绍了BDFP,Beta事件过程(BEP)的有限近似,允许简化推断。在现实世界动态基因组学和社交网络数据上证明了BDFP作为前提的实用性。

作者

Konstantina Palla,David Knowles,Zoubin Ghahramani.

会议

ICML 2017.

全文

'特征分配的出生死亡过程'(PDF)

优步AI.

注释