「60J20」カテゴリーアーカイブ

Upper Bounds for Learning in Reproducing Kernel Hilbert Spaces for Non IID Samples

投稿日: 2025年1月3日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、二次損失関数の最適解を近似することを目的として、一般的なヒル … 続きを読む →

カテゴリー: 60J20, 62L20, 68Q32, 68T05, cs.LG, math.FA, stat.ML | Upper Bounds for Learning in Reproducing Kernel Hilbert Spaces for Non IID Samples はコメントを受け付けていません

Dimension-independent rates for structured neural density estimation

投稿日: 2024年11月25日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、ディープ ニューラル ネットワークが、画像、音声、ビデオ、テキス … 続きを読む →

カテゴリー: 60J10, 60J20, 62A09, 62G05, 62G07, 62M05, 62M40, cs.CV, cs.LG, G.3, math.ST, stat.ML, stat.TH | Dimension-independent rates for structured neural density estimation はコメントを受け付けていません

General Methods for Evaluating Collision Probability of Different Types of Theta-phi Positioners

投稿日: 2024年9月12日 作成者: jarxiv

要約 多くの現代の天文施設では、多天体望遠鏡が重要な機器です。 これらの望遠鏡の … 続きを読む →

カテゴリー: 60J20, cs.RO | General Methods for Evaluating Collision Probability of Different Types of Theta-phi Positioners はコメントを受け付けていません

Kernel Limit of Recurrent Neural Networks Trained on Ergodic Data Sequences

投稿日: 2024年5月16日 作成者: jarxiv

要約 隠れユニットの数、シーケンス内のデータ サンプル、隠れ状態の更新、トレーニ … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 60J20, 68T05, cs.LG, math.PR, stat.ML | Kernel Limit of Recurrent Neural Networks Trained on Ergodic Data Sequences はコメントを受け付けていません

Convergence of stochastic gradient descent schemes for Lojasiewicz-landscapes

投稿日: 2024年1月10日 作成者: jarxiv

要約 この記事では、基礎となる状況に関する弱い仮定の下で、運動量確率的勾配降下法 … 続きを読む →

カテゴリー: 60J20, 62L20, 65C05, cs.LG, math.PR, math.ST, stat.TH | Convergence of stochastic gradient descent schemes for Lojasiewicz-landscapes はコメントを受け付けていません