bayesian

关于符号回归中不确定性量化的全面综述，回顾了频率学派、贝叶斯以及模型选择方法，以解决在现实决策过程中缺乏可靠性支持的问题。

PBSD提出了一种贝叶斯自蒸馏方法，将稀疏的最终奖励转化为经过校准的回合级信用信号，用于长时域智能体任务，从而改进策略学习与泛化能力。

本文展示了首个 infra-Bayesian 强化学习智能体的实现，证明其在最坏情况遗憾上优于经典 RL，并能最优地处理纽科姆问题，为模型误设定下的鲁棒性迈出了一步。

本文提出了一种与模型无关的基于概率的令牌归因度量，利用贝叶斯规则反转下一个令牌的对数概率，捕捉模型对令牌序列的内部表示，并通过熵分析提高可解释性。

本文介绍了贝叶斯滤波Transformer（BFT），它通过精度加权注意力和卡尔曼更新残差将不确定性引入Transformer，从而提升了序列推荐和有噪声大语言模型微调的性能。

本文提出了一种新的用于线性逆问题的基于能量的模型，该模型学习归一化后验密度，克服了扩散模型的局限性。它实现了无偏采样、自适应采样和盲退化估计，在ImageNet、CelebA和AFHQ上具有竞争力的性能。

介绍贝叶斯模型合并（BMM），这是一个即插即用的双层优化框架，用于将多个任务特定的专家模型合并为一个单一模型，在视觉和语言基准测试上实现了最先进的性能。