arXiv q-fin.RM· Aleksandar Arandjelovic·· 2026-08-27AI 评分20
条件 Wasserstein GAN 逼近复合损失模型后验分布
On the approximation of posterior laws in compound loss models by conditional Wasserstein GANs
AI 导读
研究将复合损失模型的贝叶斯推断表述为摊销后验近似，构建以充分统计量、先验均值与变异系数及先验族混合权重为条件的条件 Wasserstein GAN，用单一共享生成器同时逼近 Poisson 强度与 Pareto 形状参数的后验分布。
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