「62G05」カテゴリーアーカイブ

A Wasserstein perspective of Vanilla GANs

投稿日: 2024年3月25日 作成者: jarxiv

要約 敵対的生成ネットワーク (GAN) の実証的な成功により、理論研究への関心 … 続きを読む →

カテゴリー: 62E17, 62G05, 68T07, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | A Wasserstein perspective of Vanilla GANs はコメントを受け付けていません

Model Assessment and Selection under Temporal Distribution Shift

投稿日: 2024年2月14日 作成者: jarxiv

要約 現在の期間と過去の時代の両方からのデータセットを合成することにより、変化す … 続きを読む →

カテゴリー: 62G05, 62J02, cs.AI, cs.LG, stat.ME | Model Assessment and Selection under Temporal Distribution Shift はコメントを受け付けていません

Statistical exploration of the Manifold Hypothesis

投稿日: 2024年2月12日 作成者: jarxiv

要約 多様体仮説は、名目上高次元のデータが実際には高次元空間に埋め込まれた低次元 … 続きを読む →

カテゴリー: 62-08, 62G05, 62G20, 62H25, 62H30, 62R07, 62R20, 62R40, cs.LG, stat.ME, stat.ML | Statistical exploration of the Manifold Hypothesis はコメントを受け付けていません

We don’t need no labels: Estimating post-deployment model performance under covariate shift without ground truth

投稿日: 2024年1月17日 作成者: jarxiv

要約 機械学習モデルのパフォーマンスは、データ分散の変化により、デプロイ後に低下 … 続きを読む →

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Semi-Supervised Deep Sobolev Regression: Estimation, Variable Selection and Beyond

投稿日: 2024年1月10日 作成者: jarxiv

要約 我々は、基礎となる回帰関数とその勾配のノンパラメトリック推定のために、半教 … 続きを読む →

カテゴリー: 62G05, 62G08, 65N21, cs.LG, stat.ML | Semi-Supervised Deep Sobolev Regression: Estimation, Variable Selection and Beyond はコメントを受け付けていません

Conditional expectation using compactification operators

投稿日: 2024年1月9日 作成者: jarxiv

要約 ノイズ除去、最小二乗期待値、および多様体学習という個別のタスクは、多くの場 … 続きを読む →

カテゴリー: 46E22, 46E27, 62G05, 62G07, cs.LG, math.FA, math.PR, stat.ML | Conditional expectation using compactification operators はコメントを受け付けていません

Supervised learning with probabilistic morphisms and kernel mean embeddings

投稿日: 2023年11月16日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、正しい損失関数の概念を使用して、教師あり学習への 2 つのア … 続きを読む →

カテゴリー: 18N99, 46N30, 60B10, 62G05, cs.LG, math.CT, math.FA, math.PR, math.ST, stat.TH | Supervised learning with probabilistic morphisms and kernel mean embeddings はコメントを受け付けていません

Bayesian taut splines for estimating the number of modes

投稿日: 2023年7月24日 作成者: jarxiv

要約 確率密度関数のモードの数はモデルの複雑さを表し、既存の部分母集団の数とみな … 続きを読む →

カテゴリー: 62C10, 62C86 (Secondary), 62F15, 62G05, cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Bayesian taut splines for estimating the number of modes はコメントを受け付けていません

Conditional expectation using compactification operators

投稿日: 2023年6月28日 作成者: jarxiv

要約 ノイズ除去、条件付き期待値、および多様体学習という個別のタスクは、多くの場 … 続きを読む →

カテゴリー: 46E22, 46E27, 62G05, 62G07, cs.LG, math.FA, math.PR, stat.ML | Conditional expectation using compactification operators はコメントを受け付けていません

Supervised learning with probabilistic morphisms and kernel mean embeddings

投稿日: 2023年5月30日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、両方とも可測空間である入力空間 $\mathcal{X}$ … 続きを読む →

カテゴリー: 18N99, 46N30, 60B10, 62G05, cs.LG, math.CT, math.FA, math.PR, math.ST, stat.TH | Supervised learning with probabilistic morphisms and kernel mean embeddings はコメントを受け付けていません