Demonstrating the power and flexibility of variational assumptions for amortized neural posterior estimation in environmental applications

Fuente: arXiv

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Maceda, Elliot, Hector, Emily C., Lenzi, Amanda, Reich, Brian J.
Formato:	Preprint
Publicado:	2024
Materias:	Computation Machine Learning
Acceso en línea:	Acceder al recurso
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https://arxiv.org/abs/2404.10899