nonparametric

本文提出了一种非参数变分学习框架，能够同步推断集体动力学中的相互作用核与环境力，并在基准模型上通过模型选择程序进行了验证。

本文提出了一种用于高维非参数变点检测的低秩二阶密度投影方法，通过矩阵均值估计来处理分布变化，无需参数假设。

本文证明，在完全非参数设定下，无需干预或参数约束，即可从通用模型中识别出任务相关的潜在表示，实现了跨时间步和每一步内的层次化可识别性保证。

本文为非参数化框架下从通用模型中提取任务相关表示建立了可辨识性保证，证明在稀疏正则化条件下，任务结构在不同时间步之间是可辨识的，且潜在表示在每个时间步内也是可辨识的。