asymptotic-normality
표본의 크기가 무한히 커짐에 따라 추정량의 분포가 정규 분포에 가까워지는 성질이다. 이는 추정량의 통계적 유효성과 신뢰 구간을 설정하는 데 중요한 근거가 된다.
평균장 변분 추론의 한계를 넘다: 엔트로피 정규화와 Sinkhorn 알고리즘의 결합
고차원 데이터 속 숨겨진 비선형 관계, DLL로 정확하게 추론한다