Posterior sampling strategies based on discretized stochastic differential equations for machine learning applications
Posterior sampling strategies based on discretized stochastic differential equations for machine learning applications
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用于机器学习应用的基于离散随机微分方程的后采样策略
DOI：
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发表时间：
2020
影响因子：
6
通讯作者：
Heber Frederik
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Heber Frederik
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DOI：
10.1002/9781118445112.stat07834
发表时间：
2015-04
期刊：
Proceedings of the 38th Annual Hawaii International Conference on System Sciences
影响因子：
--
作者：
C. Robert
通讯作者：
C. Robert
DOI：
10.1090/surv/089
发表时间：
2001
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
M. Ledoux
通讯作者：
M. Ledoux
影响因子：
1.5
作者：
Durmus, Alain;Moulines, Eric
通讯作者：
Moulines, Eric
高维 Metropolis-Hastings 方法的计算复杂度
影响因子：
8.6
作者：
A. Beskos;A. Stuart
通讯作者：
A. Stuart
影响因子：
3
作者：
Bernardi, Rafael C.;Melo, Marcelo C. R.;Schulten, Klaus
通讯作者：
Schulten, Klaus