ベイジアンモデルと無限次元指数家族の導関数推定

arXiv stat.ML ・ 2026-08-11

原題: Posterior contraction rates in Sobolev norms and Bayesian derivative estimation for infinite-dimensional exponential families

AI による要約

研究者は、無限次元指数家族のベイジアンモデルと導関数推定を扱う論文を発表した。研究では、自然パラメータをヒルベルト尺度に埋め込み、標準ガウス系列事前分布でモデル化する。研究者は、スムーズ性に合った事前分布が最適な事後分布収束率を達成することを示した。

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