2447 पेपर
यह शोध पत्र एक सरलीकृत, सांख्यिकीय रूप से आधारित ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है जिसे छोटे अनुदैर्ध्य कोहोर्ट डेटासेट (longitudinal cohort datasets) के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो अटेंशन मैकेनिज्म और क्रमपरिवर्तन-आधारित परीक्षण (permutation-based testing) के माध्यम से जटिल टेम्पोरल डिपेंडेंसी और कॉन्टेक्स्टुअल पैटर्न की पहचान करने में सक्षम बनाते हुए पैरामीटर जटिलता को कम करता है।
यह पद्धतिगत टिप्पणी (methodological note) इस बात की जांच और चर्चा करती है कि कैसे प्रोग्नोस्टिक मॉडलों (prognostic models) में प्रेडिक्टर की उपलब्धता चयन (selection) और कोलाइडर रिस्ट्रिक्शन (collider restriction) पूर्वाग्रह उत्पन्न कर सकती है।
यह शोध पत्र NS-SwiG प्रस्तुत करता है, जो एक कुशल एल्गोरिदम है जो उच्च-आयामी पदानुक्रमित बेयसियन मॉडलों के लिए द्विघाती जटिलता (quadratic complexity) और स्केलेबल साक्ष्य अनुमान (evidence estimation) प्राप्त करने के लिए नेस्टेड सैंपलिंग को स्लाइस-विदिन-गिब्स कर्नेल और एक लाइकलीहुड-बजट अपघटन के साथ जोड़ता है।
यह शोध पत्र एक विशिष्ट फलन के वासेरस्टीन ग्रेडिएंट फ्लो (Wasserstein gradient flows) का उपयोग करके प्रायिकता माप समाधानों (probability measure solutions) वाले फ्रेडहोम इंटीग्रल समीकरणों के द्वितीय प्रकार को हल करने की एक विधि प्रस्तावित करता है, जो मीन-फील्ड पार्टिकल सिस्टम द्वारा अनुमानित है, जिसे सैद्धांतिक विश्लेषण और संख्यात्मक परिणामों द्वारा समर्थित किया गया है।
यह शोध पत्र एक सामान्य ढांचे और उसके अनुरूप 'cirls' आर (R) पैकेज को प्रस्तुत करता है, जो एक तेज़, स्थिर पुनरावृत्त भारित न्यूनतम वर्ग (iteratively-reweighted least-squares) एल्गोरिदम का उपयोग करके प्रतिबन्धित सामान्यीकृत रैखिक मॉडल (constrained generalised linear models) को फिट करने के लिए है, जो उन्नत अनुमानात्मक प्रक्रियाओं से पूर्ण है और सिमुलेशन एवं वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के माध्यम से प्रदर्शित किया गया है।
यह शोध पत्र एक स्केलेबल, एडेप्टिव डिरिचलेट प्रोसेस मिक्स्चर मॉडल प्रस्तावित करता है जो कोलैप्स्ड वेरिएशनल इन्फरेंस और वीकली-इंफॉर्मेटिव प्रायर्स का उपयोग करता है, जो अभिसरण गति (कन्वर्जेंस स्पीड) में अत्याधुनिक एमसीएमसी (MCMC) विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है और उच्च-आयामी ट्रांसक्रिप्टोमिक डेटा में ज्ञात और नवीन ल्यूकेमिया उपप्रकारों को सफलतापूर्वक पुनर्प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र एक नवीन मिश्रण मॉडल (mixture model) और रैंडम फॉरेस्ट्स का उपयोग करने वाले सिमुलेशन-आधारित अनुमान ढांचे का प्रस्ताव करता है ताकि चरम घटनाओं की पूंछ (tails) में एसिम्प्टोटिक निर्भरता (asymptotic dependence) और स्वतंत्रता (independence) दोनों को लचीले ढंग से कैप्चर करते हुए स्थानिक-सामयिक प्रवाह अतिरेक (spatiotemporal streamflow exceedances) का प्रभावी ढंग से अनुमान लगाया जा सके।
यह शोध पत्र एक एकीकृत ढांचा स्थापित करता है जो एकवचनी सेटिंग में क्लासिकल टोटल वेरिएशन-पेनलाइज्ड डेंसिटी एस्टीमेशन विधियों के साथ 'हाइली एडेप्टिव लासो मैक्सिमम लाइकलीहुड एस्टीमेटर' (HAL-MLE) को जोड़ता है, और स्मूथनेस ऑर्डर्स के लिए एसिम्प्टोटिक लीनियैरिटी, पॉइंटवाइज एसिम्प्टोटिक नॉर्मलिटी और यूनिफॉर्म कन्वर्जेंस रेट्स सहित नए सैद्धांतिक परिणाम सिद्ध करता है।
यह शोध पत्र निष्पक्ष और पक्षपाती अनुमानकों को संयोजित करने के लिए एक संवेदनशीलता विश्लेषण ढांचे का प्रस्ताव करता है, जिसमें उस पूर्वाग्रह सीमा को मापने के लिए "b-मान" पेश किया गया है जिस पर सांख्यिकीय निष्कर्ष बदल जाते हैं, और अंततः इसकी मजबूती और इष्टतम बदतर-स्थिति जोखिम (worst-case risk) के लिए सॉफ्ट-थ्रेशोल्डिंग अनुमानक की सिफारिश करता है।
यह शोध पत्र गुणात्मक (qualitative) और मात्रात्मक (quantitative) कारकों के मिश्रण वाले गॉसियन प्रक्रियाओं (Gaussian processes) को मॉडल करने के लिए एक सामान्य ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो गुणात्मक इनपुट को एक निरंतर लेटेंट स्पेस (continuous latent space) में मैप करता है, जिससे मानक कर्नेल फलनों (kernel functions) का उपयोग, क्रमिक संरचनाओं (ordinal structures) का स्वाभाविक समावेश, और बेयसियन मानदंडों (Bayesian criteria) एवं क्रॉस-वैलिडेशन के माध्यम से प्रभावी मॉडल चयन सक्षम होता है।