University College London;
Universite Laval;
University College London;
机译:通过与分布有关的先验条件,PAC-Bayes边界更紧密
机译:Entropy-SGD优化了PAC-Bayes边界的先验:Entropy-SGD的推广性质和数据相关先验
机译:基于扩展PAC-贝叶斯理论的调整先验元学习
机译:分布依赖于分布的PAC-BEARES PRIORS
机译:CEO自恋,先前经验,董事会先前经验和企业社会责任(CSR):使用上梯队理论,利益相关者理论和可分解的CSR度量的综合框架
机译:Pac-Bayes在马尔可夫模型的变分钢化学镜上界限
机译:PAC-Bayes界限中的数据相关先验