Based on the lecture “Bayesian Modeling (2024-1)” by Prof. Yeo Jin Chung, Dept. of AI, Big Data & Management, College of Business Administration, Kookmin Univ.

Liu, Q., & Wang, D.</br> (2016).</br> <a href="https://doi.org/10.48550/arXiv.1608.04471">Stein variational gradient descent: A general purpose bayesian inference algorithm.</a></br> Advances in ne...

Stein’s Method 슈타인 연산자(Stein Operator): 테스트 함수 $f(x)$ 를 확률 분포 $X \sim P$ 의 구조가 반영된 형태로 변환하는 연산자로서, $x$ 의 변화에 따른 $f(x)$ 의 변화율를 측정하고, 그 변화를 $x$ 가 발생할 가능성 $X \sim P$ 이 반영된 형태로 조정...

Gal, Y., & Ghahramani, Z.</br> (2016, June).</br> <a href="https://doi.org/10.48550/arXiv.1506.02142">Dropout as a bayesian approximation: Representing model uncertainty in deep learning.</a></br> ...

<ul type="square"> <li><strong>Title</strong>: <a href="https://dl.acm.org/doi/10.5555/1795114.1795167"><code>BPR: Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback</code></a></li> <li><strong>P...

Blundell, C., Cornebise, J., Kavukcuoglu, K., & Wierstra, D.</br> (2015, June).</br> <a href="https://proceedings.mlr.press/v37/blundell15">Weight uncertainty in neural network.</a></br> In Interna...

Information Theory 정보이론(Information Theory): 신호에 존재하는 정보의 양을 측정하는 이론으로서, 특정 확률분포의 특성을 알아내거나, 두 확률분포 간 유사성을 정량화하는 데 사용함 Shannon’s Information Theory Principles 자주 발생하지 않는 사...

Based on the lecture “Bayesian Modeling (2024-1)” by Prof. Yeo Jin Chung, Dept. of AI, Big Data & Management, College of Business Administration, Kookmin Univ.

Based on the lecture “Bayesian Modeling (2024-1)” by Prof. Yeo Jin Chung, Dept. of AI, Big Data & Management, College of Business Administration, Kookmin Univ.

Space 공간(Space): 어떤 종류의 수학적 대상을 모은 집합에 대하여, 그 집합 위에 고유의 연산 법칙을 제공하는 연산 구조가 부여되어 그 구조적 성질을 정의하고, 이로부터 유도 가능한 각종 성질들을 논의할 수 있는 수학적 시스템 위상 공간(Topological Space): 어떤 종류의 수학적 대상에 열림을, 그 ...