神经系统与数值匹配输入-输出数据:等渗二元统计建模

文摘

二元统计建模的不完整的数据是一个有用的统计工具,允许模型发现潜在的两个数据集在两组中的数据不对应的大小或排序。这种情况可能发生在两个数据集的大小(即不一致。,there are “holes” in the data) or when the data sets have been acquired independently. Also, statistical modeling is useful when the amount of available data is enough to show relevant statistical features of the phenomenon underlying the data. We propose to tackle the problem of statistical modeling via a neural (nonlinear) system that is able to match its input-output statistic to the statistic of the available data sets. A key point of the new implementation proposed here is that it is based on look-up-table (LUT) neural systems, which guarantee a computationally advantageous way of implementing neural systems. A number of numerical experiments, performed on both synthetic and real-world data sets, illustrate the features of the proposed modeling procedure.

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