Generative neural networks for characteristic functions
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteur principal: | Brück, Florian |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Infinitely divisible priors for multivariate survival functions
par: Brück, Florian
Publié: (2025)
par: Brück, Florian
Publié: (2025)
Automatic debiasing of neural networks via moment-constrained learning
par: Hines, Christian L., et autres
Publié: (2024)
par: Hines, Christian L., et autres
Publié: (2024)
Computing high-dimensional optimal transport by flow neural networks
par: Xu, Chen, et autres
Publié: (2023)
par: Xu, Chen, et autres
Publié: (2023)
Spike-and-slab shrinkage priors for structurally sparse Bayesian neural networks
par: Jantre, Sanket, et autres
Publié: (2023)
par: Jantre, Sanket, et autres
Publié: (2023)
An interpretable neural network-based non-proportional odds model for ordinal regression
par: Okuno, Akifumi, et autres
Publié: (2023)
par: Okuno, Akifumi, et autres
Publié: (2023)
Central limit theorems for the outputs of fully convolutional neural networks with time series input
par: Betken, Annika, et autres
Publié: (2026)
par: Betken, Annika, et autres
Publié: (2026)
Regression modelling of spatiotemporal extreme U.S. wildfires via partially-interpretable neural networks
par: Richards, Jordan, et autres
Publié: (2022)
par: Richards, Jordan, et autres
Publié: (2022)
A least distance estimator for a multivariate regression model using deep neural networks
par: Shin, Jungmin, et autres
Publié: (2024)
par: Shin, Jungmin, et autres
Publié: (2024)
Discovering influential text using convolutional neural networks
par: Ayers, Megan, et autres
Publié: (2024)
par: Ayers, Megan, et autres
Publié: (2024)
Outlier-robust neural network training: variation regularization meets trimmed loss to prevent functional breakdown
par: Okuno, Akifumi, et autres
Publié: (2023)
par: Okuno, Akifumi, et autres
Publié: (2023)
Nonparametric estimation of conditional probability distributions using a generative approach based on conditional push-forward neural networks
par: Franco, Nicola Rares, et autres
Publié: (2025)
par: Franco, Nicola Rares, et autres
Publié: (2025)
neuralGAM: An R Package for Fitting Generalized Additive Neural Networks
par: Ortega-Fernandez, Ines, et autres
Publié: (2025)
par: Ortega-Fernandez, Ines, et autres
Publié: (2025)
Causal inference through multi-stage learning and doubly robust deep neural networks
par: Zhang, Yuqian, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Yuqian, et autres
Publié: (2024)
Graph neural networks for power grid operational risk assessment under evolving grid topology
par: Zhang, Yadong, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Yadong, et autres
Publié: (2024)
Provably robust learning of regression neural networks using $β$-divergences
par: Ghosh, Abhik, et autres
Publié: (2026)
par: Ghosh, Abhik, et autres
Publié: (2026)
Spatio-temporal modeling and forecasting with Fourier neural operators
par: Nag, Pratik, et autres
Publié: (2026)
par: Nag, Pratik, et autres
Publié: (2026)
Rate-optimal neural boundary detection from unlabeled noisy images
par: Kim, Kyeongho, et autres
Publié: (2026)
par: Kim, Kyeongho, et autres
Publié: (2026)
Neural networks for geospatial data
par: Zhan, Wentao, et autres
Publié: (2023)
par: Zhan, Wentao, et autres
Publié: (2023)
Fast Training of Mixture-of-Experts for Time Series Forecasting via Expert Loss Integration
par: Mahtout, Btissame El, et autres
Publié: (2026)
par: Mahtout, Btissame El, et autres
Publié: (2026)
Fitting networks with a cancellation trick
par: Jin, Jiashun, et autres
Publié: (2025)
par: Jin, Jiashun, et autres
Publié: (2025)
Learning discrete Bayesian networks with hierarchical Dirichlet shrinkage
par: Dombowsky, Alexander, et autres
Publié: (2025)
par: Dombowsky, Alexander, et autres
Publié: (2025)
Cluster weighted models for functional data
par: Anton, Cristina, et autres
Publié: (2025)
par: Anton, Cristina, et autres
Publié: (2025)
Nonparametric learning of heterogeneous graphical model on network-linked data
par: Wang, Yuwen, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Yuwen, et autres
Publié: (2025)
Neural network-based CUSUM for online change-point detection
par: Gong, Tingnan, et autres
Publié: (2022)
par: Gong, Tingnan, et autres
Publié: (2022)
Nonparametric estimation of time-varying network connections by multi-stage smoothing
par: Lee, Jeonghwan, et autres
Publié: (2026)
par: Lee, Jeonghwan, et autres
Publié: (2026)
The co-varying ties between networks and item responses via latent variables
par: Wang, Selena, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Selena, et autres
Publié: (2024)
Shared active subspace for multivariate vector-valued functions
par: Musayeva, Khadija, et autres
Publié: (2024)
par: Musayeva, Khadija, et autres
Publié: (2024)
The diameter of a stochastic matrix: A new measure for sensitivity analysis in Bayesian networks
par: Leonelli, Manuele, et autres
Publié: (2024)
par: Leonelli, Manuele, et autres
Publié: (2024)
disco: Distributional Synthetic Controls
par: Gunsilius, Florian, et autres
Publié: (2025)
par: Gunsilius, Florian, et autres
Publié: (2025)
Cluster weighted models with multivariate skewed distributions for functional data
par: Anton, Cristina, et autres
Publié: (2025)
par: Anton, Cristina, et autres
Publié: (2025)
Convolutional neural networks for valid and efficient causal inference
par: Ghasempour, Mohammad, et autres
Publié: (2023)
par: Ghasempour, Mohammad, et autres
Publié: (2023)
Omitted Labels Induce Nontransitive Paradoxes in Causality
par: Mazaheri, Bijan, et autres
Publié: (2023)
par: Mazaheri, Bijan, et autres
Publié: (2023)
Density estimation with atoms, and functional estimation for mixed discrete-continuous data
par: Saha, Aytijhya, et autres
Publié: (2025)
par: Saha, Aytijhya, et autres
Publié: (2025)
Statistical description and dimension reduction of continuous time categorical trajectories with multivariate functional principal components
par: Cardot, Hervé, et autres
Publié: (2025)
par: Cardot, Hervé, et autres
Publié: (2025)
MM-algorithms for traditional and convex NMF with Tweedie and Negative Binomial cost functions and empirical evaluation
par: James, Elisabeth Sommer, et autres
Publié: (2026)
par: James, Elisabeth Sommer, et autres
Publié: (2026)
Generative machine learning methods for multivariate ensemble post-processing
par: Chen, Jieyu, et autres
Publié: (2022)
par: Chen, Jieyu, et autres
Publié: (2022)
A Dirichlet stochastic block model for composition-weighted networks
par: Promskaia, Iuliia, et autres
Publié: (2024)
par: Promskaia, Iuliia, et autres
Publié: (2024)
Penalized Generative Variable Selection
par: Wang, Tong, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Tong, et autres
Publié: (2024)
Higher-order accurate two-sample network inference and network hashing
par: Shao, Meijia, et autres
Publié: (2022)
par: Shao, Meijia, et autres
Publié: (2022)
Generative Regression with IQ-BART
par: O'Hagan, Sean, et autres
Publié: (2025)
par: O'Hagan, Sean, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Infinitely divisible priors for multivariate survival functions
par: Brück, Florian
Publié: (2025) -
Automatic debiasing of neural networks via moment-constrained learning
par: Hines, Christian L., et autres
Publié: (2024) -
Computing high-dimensional optimal transport by flow neural networks
par: Xu, Chen, et autres
Publié: (2023) -
Spike-and-slab shrinkage priors for structurally sparse Bayesian neural networks
par: Jantre, Sanket, et autres
Publié: (2023) -
An interpretable neural network-based non-proportional odds model for ordinal regression
par: Okuno, Akifumi, et autres
Publié: (2023)