Estadística - Cálculo

Mejorando el rendimiento de DNN a través de métodos de muestreo de datos eficientes.

Nuevos algoritmos mejoran la velocidad y precisión de la selección de características en modelos estadísticos.

Utilizando modelos gráficos y propagación de creencias para estudiar la evolución de rasgos en redes filogenéticas.

Un estudio revela formas de mejorar cómo la gente entiende el habla de los robots.

Un estudio sobre algoritmos que abordan los desafíos del flujo de tráfico entero en redes urbanas.

Un modelo híbrido mejora las predicciones de las tendencias de COVID-19 y las intervenciones.

Un nuevo marco mejora los cálculos de probabilidad en conjuntos de datos complejos para varios campos.

Una técnica nueva genera muestras de manera eficiente a partir de distribuciones de probabilidad desconocidas usando datos limitados.

Una mirada a la Optimización por Enjambre de Partículas y sus aplicaciones en varios campos.

Nuevos métodos mejoran la velocidad y la eficiencia en la resolución de ecuaciones dependientes del tiempo.

Un método que combina SGD y técnicas de privacidad para un análisis de datos efectivo.

Un nuevo paquete de R para regresión semiparamétrica funcional y análisis de datos.

Examinando cómo los modelos estocásticos ayudan a predecir la propagación de enfermedades infecciosas.

Nuevos métodos de normalización mejoran las predicciones de datos espaciales y la eficiencia del análisis.

Un método para crear muestras de datos basadas en condiciones específicas usando modelos de difusión.

Nuevos enfoques mejoran el muestreo de datos de distribuciones complejas en estadística y aprendizaje automático.

Este documento propone usar el aprendizaje por refuerzo para mejorar los algoritmos MCMC adaptativos.

Nuevos métodos en línea mejoran el análisis de datos funcionales para aplicaciones del mundo real.

Una mirada a técnicas avanzadas para una mejor asimilación y filtrado de datos.

Aprende cómo los samplers levantados mejoran la eficiencia del muestreo en los métodos MCMC.

Un nuevo algoritmo mejora el análisis de datos de imágenes de calcio en tiempo real.

Un nuevo enfoque en el aprendizaje federado captura las dependencias de los datos mientras garantiza la privacidad.

Un nuevo método estima los parámetros de la actividad neuronal usando datos reales.

Desarrollamos métodos para refinar modelos usando observaciones ruidosas e indirectas.

Este trabajo mejora los métodos de muestreo para sistemas complejos que están atrapados en ciertos estados.

GMR ofrece un enfoque nuevo para estudiar múltiples factores y resultados en la investigación.

Una mirada a cómo se califican las empresas en Europa en sostenibilidad.

Aprende cómo el aprendizaje en línea bayesiano adapta modelos con los datos que van llegando.

Un nuevo modelo mejora el análisis de datos de salud complejos.

Nuevas herramientas mejoran la eficiencia usando menor precisión en los cálculos para la investigación.

Examinando métodos para analizar chorros de colisiones de partículas de alta energía.

La investigación destaca la importancia de los biomarcadores para detectar la enfermedad de Alzheimer de manera temprana.

Un nuevo método mejora la eficiencia al comparar conjuntos de datos complejos.

Un nuevo marco mejora la prueba de hipótesis en modelos de regresión aditiva.

Una mirada a las herramientas clave de pipelines de datos y su rol en la ingeniería de datos.

Un nuevo enfoque mejora la eficiencia del muestreo MCMC usando geometría riemanniana.

Este artículo habla sobre métodos innovadores para mejorar el análisis estadístico de datos agrupados.

Aprende cómo los algoritmos de aumento de datos mejoran el análisis de datos y la construcción de modelos.

Un nuevo método combina MCMC de dividir y conquistar con modelos de difusión para una mejor muestreo.

Este artículo habla sobre métodos para muestrear datos complejos de alta dimensión de manera más efectiva.