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Analysis of random sequential message passing algorithms for approximate inference

近似推理的随机顺序消息传递算法分析

基本信息

DOI:
10.1088/1742-5468/ac764a
发表时间:
2022
期刊:
Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment
影响因子:
--
通讯作者:
Opper, Manfred
中科院分区:
文献类型:
--
作者: Çakmak, Burak;Lu, Yue M;Opper, Manfred研究方向: -- MeSH主题词: --
关键词: --
来源链接:pubmed详情页地址

文献摘要

参考文献(31)
被引文献(2)
On-line learning from finite training sets
从有限训练集在线学习
DOI:
10.1209/epl/i1997-00271-3
发表时间:
1997
期刊:
EPL (Europhysics Letters)
影响因子:
0
作者:
Peter Sollich;D. Barber
通讯作者:
D. Barber
Analysis of Bayesian inference algorithms by the dynamical functional approach
通过动态泛函方法分析贝叶斯推理算法
DOI:
10.1088/1751-8121/ab8ff4
发表时间:
2020
期刊:
Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical
影响因子:
0
作者:
Burak Çakmak;M. Opper
通讯作者:
M. Opper
NEW METHOD FOR STUDYING THE DYNAMICS OF DISORDERED SPIN SYSTEMS WITHOUT FINITE-SIZE EFFECTS
DOI:
10.1103/physrevlett.68.2094
发表时间:
1992-03-30
期刊:
PHYSICAL REVIEW LETTERS
影响因子:
8.6
作者:
EISSFELLER, H;OPPER, M
通讯作者:
OPPER, M
Approximate survey propagation for statistical inference
DOI:
10.1088/1742-5468/aafa7d
发表时间:
2019-02-01
期刊:
JOURNAL OF STATISTICAL MECHANICS-THEORY AND EXPERIMENT
影响因子:
2.4
作者:
Antenucci, Fabrizio;Krzakala, Florent;Zdeborova, Lenka
通讯作者:
Zdeborova, Lenka
Inference from correlated patterns : a unified theory for perceptron learning and linear vector channels
从相关模式推断:感知器学习和线性向量通道的统一理论
DOI:
发表时间:
2008
期刊:
J. Phys. Conf. Ser. 95 012001
影响因子:
0
作者:
Y.;Kabashima
通讯作者:
Kabashima

数据更新时间:{{ references.updateTime }}

关联基金

CIF: Small: Exploring and Exploiting the Universality Phenomenon in High-Dimensional Estimation
批准号:
1910410
批准年份:
2019
资助金额:
49.97
项目类别:
Standard Grant
Opper, Manfred
通讯地址:
--
所属机构:
--
电子邮件地址:
--
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