「62D05」カテゴリーアーカイブ

A Dynamical System View of Langevin-Based Non-Convex Sampling

投稿日: 2024年9月18日 作成者: jarxiv

要約 非凸サンプリングは機械学習における重要な課題であり、深層学習における非凸最 … 続きを読む →

カテゴリー: 62D05, cs.LG, math.PR, math.ST, stat.TH | コメントする

Leveraging Machine Learning for Official Statistics: A Statistical Manifesto

投稿日: 2024年9月9日 作成者: jarxiv

要約 機械学習は機会と課題の両方をもたらすため、公的統計の作成では統計的に厳密に … 続きを読む →

カテゴリー: 62D05, 68T05, cs.LG, G.3, stat.ME, stat.ML | Leveraging Machine Learning for Official Statistics: A Statistical Manifesto はコメントを受け付けていません

Leveraging Factored Action Spaces for Off-Policy Evaluation

投稿日: 2023年7月17日 作成者: jarxiv

要約 オフポリシー評価 (OPE) は、実行されたシーケンスから収集されたデータ … 続きを読む →

カテゴリー: 60J10, 62D05, 62D20, 62P10, cs.AI, cs.LG, G.3, stat.ML | Leveraging Factored Action Spaces for Off-Policy Evaluation はコメントを受け付けていません