会员服务
估计/估计量 · Processing（编程语言） · 核化 · 相互独立的 · Extensibility ·
2 月 29 日
Warped Kernel Estimator for I.I.D. Paths of Diffusion Processes
翻译：暂无翻译
Nicolas Marie,Amélie Rosier
Nicolas Marie,Amélie Rosier
from arxiv, 18 pages, 2 figures

This paper deals with a nonparametric warped kernel estimator $\widehat b$ of the drift function computed from independent continuous observations of a diffusion process. A risk bound on $\widehat b$ is established. The paper also deals with an extension of the PCO bandwidth selection method for $\widehat b$. Finally, some numerical experiments are provided.


翻译：暂无翻译
0
下载
关闭预览

相关内容

【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
专知会员服务
44+阅读 · 2021年11月24日
UCM《机器学习导论笔记》，80页pdf CSE176 Introduction to Machine Learning
专知会员服务
30+阅读 · 2021年9月29日
【亚马逊-WWW2020】不解析,生成!用于面向任务的语义分析的序列到序列体系结构，Don't Parse, Generate! A Sequence to Sequence Architecture for Task-Oriented Semantic Parsing
【亚马逊-WWW2020】不解析,生成!用于面向任务的语义分析的序列到序列体系结构，Don't Parse, Generate! A Sequence to Sequence Architecture for Task-Oriented Semantic Parsing
专知会员服务
14+阅读 · 2020年2月1日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
“Fishes-in-net” 酵母孢子微胶囊式近平滑假丝酵母SCRII酶有机相高效手性合成机制研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2016年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
直接优化半周长线长的VLSI两阶段迭代布局算法研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
SDN数据平面中大规模流表的高性能查找方法研究
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
Weyl半金属TaAs/NbAs在极端条件下的输运性质研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Poisson流形上的修正Hamilton方法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
海量Web用户生成内容物化关键技术
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Numerical Methods for Optimal Boundary Control of Advection-Diffusion-Reaction Systems
Arxiv
0+阅读 · 4月14日
Tree Splitting Based Rounding Scheme for Weighted Proportional Allocations with Subsidy
Arxiv
0+阅读 · 4月11日
Massively Parallel Computation of Similarity Matrices from Piecewise Constant Invariants
Arxiv
0+阅读 · 4月10日
An Adaptive Factorized Nyström Preconditioner for Regularized Kernel Matrices
Arxiv
0+阅读 · 4月9日
Further Understanding of a Local Gaussian Process Approximation: Characterising Convergence in the Finite Regime
Arxiv
0+阅读 · 4月9日
Efficient Detection of Exchangeable Factors in Factor Graphs
Arxiv
0+阅读 · 4月5日
The Low-Degree Hardness of Finding Large Independent Sets in Sparse Random Hypergraphs
Arxiv
0+阅读 · 4月5日
Speeding up Monte Carlo Integration: Control Neighbors for Optimal Convergence
Arxiv
0+阅读 · 4月4日
Structure Matters: Tackling the Semantic Discrepancy in Diffusion Models for Image Inpainting
Arxiv
0+阅读 · 4月1日
Extracting Manifold Information from Point Clouds
Arxiv
0+阅读 · 3月30日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
估计/估计量
Processing（编程语言）
核化
相互独立的
Extensibility
相关VIP内容
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
专知会员服务
44+阅读 · 2021年11月24日
UCM《机器学习导论笔记》，80页pdf CSE176 Introduction to Machine Learning
专知会员服务
30+阅读 · 2021年9月29日
【亚马逊-WWW2020】不解析,生成!用于面向任务的语义分析的序列到序列体系结构，Don't Parse, Generate! A Sequence to Sequence Architecture for Task-Oriented Semantic Parsing
【亚马逊-WWW2020】不解析,生成!用于面向任务的语义分析的序列到序列体系结构，Don't Parse, Generate! A Sequence to Sequence Architecture for Task-Oriented Semantic Parsing
专知会员服务
14+阅读 · 2020年2月1日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
热门VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
Numerical Methods for Optimal Boundary Control of Advection-Diffusion-Reaction Systems
Arxiv
0+阅读 · 4月14日
Tree Splitting Based Rounding Scheme for Weighted Proportional Allocations with Subsidy
Arxiv
0+阅读 · 4月11日
Massively Parallel Computation of Similarity Matrices from Piecewise Constant Invariants
Arxiv
0+阅读 · 4月10日
An Adaptive Factorized Nyström Preconditioner for Regularized Kernel Matrices
Arxiv
0+阅读 · 4月9日
Further Understanding of a Local Gaussian Process Approximation: Characterising Convergence in the Finite Regime
Arxiv
0+阅读 · 4月9日
Efficient Detection of Exchangeable Factors in Factor Graphs
Arxiv
0+阅读 · 4月5日
The Low-Degree Hardness of Finding Large Independent Sets in Sparse Random Hypergraphs
Arxiv
0+阅读 · 4月5日
Speeding up Monte Carlo Integration: Control Neighbors for Optimal Convergence
Arxiv
0+阅读 · 4月4日
Structure Matters: Tackling the Semantic Discrepancy in Diffusion Models for Image Inpainting
Arxiv
0+阅读 · 4月1日
Extracting Manifold Information from Point Clouds
Arxiv
0+阅读 · 3月30日
相关基金
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
“Fishes-in-net” 酵母孢子微胶囊式近平滑假丝酵母SCRII酶有机相高效手性合成机制研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2016年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
直接优化半周长线长的VLSI两阶段迭代布局算法研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
SDN数据平面中大规模流表的高性能查找方法研究
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
Weyl半金属TaAs/NbAs在极端条件下的输运性质研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Poisson流形上的修正Hamilton方法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
海量Web用户生成内容物化关键技术
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top