SME-BETEL 正規化定数不要の堅牢なベイズ推論フレームワーク

arXiv stat.ML ・ 2026-09-01

原題: Robust Bayesian Inference for Unnormalized Models with Mixed-Domain Data

AI による要約

正規化定数が計算不能なモデルに対し、スコアマッチングと指数型経験尤度を組み合わせたSME-BETELを提案した。正規化定数の評価が不要で、学習率調整も必要としない堅牢なベイズ推論を実現した。

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