60G15」カテゴリーアーカイブ

Privacy of the last iterate in cyclically-sampled DP-SGD on nonconvex composite losses

要約 差分プライベート確率勾配降下法 (DP-SGD) は、勾配をプライベート化 … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 60G15, 68P27, cs.CR, cs.DS, cs.LG, G.1.6, math.OC, stat.ML | コメントする

Second Maximum of a Gaussian Random Field and Exact (t-)Spacing test

要約 この記事では、リーマン部分多様体上のガウスランダム場の 2 番目の最大値と … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 60E05, 60G10, 60G15, 62F03, 62H10, 62H15, 62J05, 94A08, cs.LG, math.DG, math.PR, math.ST, stat.ML, stat.TH | Second Maximum of a Gaussian Random Field and Exact (t-)Spacing test はコメントを受け付けていません

Upper and lower bounds for the Lipschitz constant of random neural networks

要約 実証研究は、ニューラル ネットワークが入力の小さな敵対的な摂動に非常に敏感 … 続きを読む

カテゴリー: 26A16, 60B20, 60G15, 68T07, cs.LG, math.PR, stat.ML | Upper and lower bounds for the Lipschitz constant of random neural networks はコメントを受け付けていません

Upper and lower bounds for the Lipschitz constant of random neural networks

要約 ニューラルネットワークは、入力の小さな敵対的な摂動に対して非常に敏感である … 続きを読む

カテゴリー: 26A16, 60B20, 60G15, 68T07, cs.LG, math.PR, stat.ML | Upper and lower bounds for the Lipschitz constant of random neural networks はコメントを受け付けていません

On the Lipschitz constant of random neural networks

要約 実証研究は、ニューラル ネットワークが入力の小さな敵対的な摂動に非常に敏感 … 続きを読む

カテゴリー: 26A16, 60B20, 60G15, 68T07, cs.LG, math.PR, stat.ML | On the Lipschitz constant of random neural networks はコメントを受け付けていません

Gaussian Process Priors for Systems of Linear Partial Differential Equations with Constant Coefficients

要約 偏微分方程式 (PDE) は物理システムをモデル化するための重要なツールで … 続きを読む

カテゴリー: 13N10, 13P25, 35G35, 60-08, 60G15, cs.LG, cs.NA, math.AC, math.NA, stat.ML | Gaussian Process Priors for Systems of Linear Partial Differential Equations with Constant Coefficients はコメントを受け付けていません