The Gaussian Process Density Sampler
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Gaussian process is a useful prior on functions for Bayesian regression and classification. Density estimation with a Gaussian process prior has been difficult, however, due to the requirements that densities be nonnegative and integrate to unity. The statistics community has explored the use of a logistic Gaussian process for density estimation, relying on various methods of approximating the normalization constant (e.g. [1, 4]). We propose the Gaussian Process Density Sampler (GPDS), a nonparametric, practical and consistent method of constructing a Markov chain on the properties of a posterior distribution on an unknown density, without approximation. The GPDS is composed of four parts. The first part is a GP-based prior on density functions. We develop an exchangeable procedure for generating exact samples in data space from a common density drawn from this prior. Second, we show that this prior allows practical inference of specific values of the unnormalized density, using the recently-developed technique of exchange sampling [3]. Third, we extend this MCMC algorithm to draw samples from the predictive distribution on data space that arises when the posterior on density functions is integrated out. This is our primary result. Finally, we demonstrate a sampling procedure for inference of the Gaussian process hyperparameters.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle