「62J05」カテゴリーアーカイブ

Improving the Convergence Rates of Forward Gradient Descent with Repeated Sampling

投稿日: 2024年11月27日 作成者: jarxiv

要約 前方勾配降下法 (FGD) は、後方パスなしで計算できるため、生物学的に最 … 続きを読む →

カテゴリー: 62J05, 62L20, cs.LG, cs.NE, math.ST, stat.TH | Improving the Convergence Rates of Forward Gradient Descent with Repeated Sampling はコメントを受け付けていません

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

投稿日: 2024年6月27日 作成者: jarxiv

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

Prediction Risk and Estimation Risk of the Ridgeless Least Squares Estimator under General Assumptions on Regression Errors

投稿日: 2023年10月17日 作成者: jarxiv

要約 近年、最小 $\ell_2$ ノルム (リッジレス) 内挿最小二乗推定量に … 続きを読む →

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Sparsifying Bayesian neural networks with latent binary variables and normalizing flows

投稿日: 2023年5月8日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】　潜在的バイナリ変数と正規化フローを用いたスパースなベイジアン … 続きを読む →

カテゴリー: 05A16, 60J22, 62-02, 62-09, 62F07, 62F15, 62J05, 62J12, 62J99, 62M05, 90C27, 90C59, 92D20, cs.LG, G.1.6, stat.CO, stat.ME, stat.ML | Sparsifying Bayesian neural networks with latent binary variables and normalizing flows はコメントを受け付けていません