The Pivotal Information Criterion
この論文は、従来のモデル選択基準が抱える過剰発見と高次元計算の課題を解決するため、検出境界に基づいて罰則パラメータを自動設定する連続最適化手法「Pivotal Information Criterion (PIC)」を提案し、その高い支持回復能力とモデルの簡潔さを示しています。
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251 件の論文
Bayesian Adversarial Privacy
この論文は、標準的なベイズ決定理論の概念に基づきつつ、データが観測された場合でも情報開示の決定を事前分布の視点から行うという、差分プライバシーや統計的開示理論よりも文脈に即した厳密なプライバシーの定量的定義を提案し、その具体例と計算手法を詳述しています。
Beyond Mixtures and Products for Ensemble Aggregation: A Likelihood Perspective on Generalized Means
この論文は、対数尤度という観点から一般化平均を用いた密度集約を統一的に分析し、 の範囲（線形および幾何学的プーリングを含む）が個々の分布に対して体系的な改善を保証する唯一の領域であることを理論的に示し、深層アンサンブルを用いた実証評価でその妥当性を裏付けています。
A spectral inference method for determining the number of communities in networks
この論文は、既存の手法が抱えるモデル依存性やスケーラビリティの課題を克服し、パラメータ調整を必要としないモデルフリーのスペクトル推論法（固有値ギャップ比に基づく）を提案し、疎なネットワークやコミュニティ数が増加する状況においても有効であることを理論的・実証的に示したものである。