Безмодельное кластерирование байесов и мультимодальная постериорная сводная оценка

arXiv: 2610.13397v1 Annualce Type: новый резюме: Мы разрабатываем бесшумную модель Байезийского кластерного комплекса, который строит мартингейл задний ряд над группировками с точки зрения прогноза байесов. Это позволяет избежать явной вероятностной спецификации модели, дорогостоящей выборки ЦМПК и приближений к различным режимам с учетом нерегулярных форм кластера и создания возможностей для параллельного производства задних рисунков. Чтобы интерпретировать задний край над высокомерными, шумозащитными кластерами, мы внедряем метод суммирования по типу Вассерштейна. Используя новую шумозащитную потерю, этот подход сжимает большую коллекцию задниц в небольшом наборе взвешенных представителей, улавливая отдельные кластерные структуры и решения по шуму. Кроме того, мы принижаем степень неопределенности в уровне плотности населения и избегаем использования конкретного выбора. Мы устанавливаем теоретические свойства предлагаемой потери и гарантии для маргинального аппроксимации уровня. Результаты