「62J12」カテゴリーアーカイブ

Extensions of regret-minimization algorithm for optimal design

投稿日: 2025年3月26日 作成者: jarxiv

要約 最適な実験設計の問題を解決するために、〜\ cite {design}によ … 続きを読む →

カテゴリー: 62J12, 62L05, 68T05, 68W27, 68W40, cs.LG, stat.ML | コメントする

Explainable Bayesian deep learning through input-skip Latent Binary Bayesian Neural Networks

投稿日: 2025年3月14日 作成者: jarxiv

要約 人工ニューラルネットワーク（ANN）を使用した自然現象のモデリングは、多く … 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.AI, cs.LG, G.1.6, stat.CO, stat.ME, stat.ML | Explainable Bayesian deep learning through input-skip Latent Binary Bayesian Neural Networks はコメントを受け付けていません

$ε$-Policy Gradient for Online Pricing

投稿日: 2024年5月7日 作成者: jarxiv

要約 本稿では、モデルベースとモデルフリーの強化学習アプローチを組み合わせて、オ … 続きを読む →

カテゴリー: 62J12, 65Y20, 68Q32, cs.LG, math.OC, q-fin.ST, stat.ML | $ε$-Policy Gradient for Online Pricing はコメントを受け付けていません

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

Score Attack: A Lower Bound Technique for Optimal Differentially Private Learning

投稿日: 2023年3月14日 作成者: jarxiv

要約 個人データのプライバシーを確​​保しながら最適な統計パフォーマンスを達成す … 続きを読む →

カテゴリー: 62F30, 62G05, 62J12, cs.CR, cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Score Attack: A Lower Bound Technique for Optimal Differentially Private Learning はコメントを受け付けていません