「65C05」カテゴリーアーカイブ

A discontinuity-capturing neural network with categorical embedding and its application to anisotropic elliptic interface problems

投稿日: 2025年3月20日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、区分的な滑らかな機能を表すために、カテゴリー埋め込みを備えた … 続きを読む →

カテゴリー: 41A46, 65C05, 65N99, 68T01, cs.LG, cs.NA, math.NA | A discontinuity-capturing neural network with categorical embedding and its application to anisotropic elliptic interface problems はコメントを受け付けていません

Deep Operator BSDE: a Numerical Scheme to Approximate the Solution Operators

投稿日: 2024年12月5日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、動的リスク尺度と条件付き $g$ 期待を動機として、後方確率 … 続きを読む →

カテゴリー: 60H07, 60H10, 60H35, 65C05, 65G99, 68T07, cs.LG, cs.NA, math.NA, math.PR | Deep Operator BSDE: a Numerical Scheme to Approximate the Solution Operators はコメントを受け付けていません

Sampling Strategies in Bayesian Inversion: A Study of RTO and Langevin Methods

投稿日: 2024年11月6日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、逆問題を解くための 2 つのクラスのサンプリング手法、つまり … 続きを読む →

カテゴリー: 62C10, 62F15, 65C05, 65D18, 65K05, 65K10, 68Q25, 68U10, 90C25, cs.CV, eess.IV, math.ST, stat.TH | Sampling Strategies in Bayesian Inversion: A Study of RTO and Langevin Methods はコメントを受け付けていません

Deep Learning without Global Optimization by Random Fourier Neural Networks

投稿日: 2024年7月17日 作成者: jarxiv

要約 ランダムな複雑な指数関数的活性化関数を利用する、さまざまなディープ ニュー … 続きを読む →

カテゴリー: 60J22, 65C05, 65C40, 65T40, 68T07, 90C15, cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | Deep Learning without Global Optimization by Random Fourier Neural Networks はコメントを受け付けていません

Sampling Strategies in Bayesian Inversion: A Study of RTO and Langevin Methods

投稿日: 2024年6月26日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、逆問題を解くための 2 つのクラスのサンプリング手法、つまり … 続きを読む →

カテゴリー: 62C10, 62F15, 65C05, 65D18, 65K05, 65K10, 68Q25, 68U10, 90C25, cs.CV, eess.IV, math.ST, stat.TH | Sampling Strategies in Bayesian Inversion: A Study of RTO and Langevin Methods はコメントを受け付けていません

Sampling Strategies in Bayesian Inversion: A Study of RTO and Langevin Methods

投稿日: 2024年6月25日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、逆問題を解くための 2 つのクラスのサンプリング手法、つまり … 続きを読む →

カテゴリー: 62C10, 62F15, 65C05, 65D18, 65K05, 65K10, 68Q25, 68U10, 90C25, cs.CV, eess.IV, math.ST, stat.TH | Sampling Strategies in Bayesian Inversion: A Study of RTO and Langevin Methods はコメントを受け付けていません

Taming Score-Based Diffusion Priors for Infinite-Dimensional Nonlinear Inverse Problems

投稿日: 2024年5月27日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、関数空間でベイジアン逆問題を解決できるサンプリング手法を導入 … 続きを読む →

カテゴリー: 60Hxx, 60Jxx, 62F15, 65C05, 65N21, 68Q32, 82C31, cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | Taming Score-Based Diffusion Priors for Infinite-Dimensional Nonlinear Inverse Problems はコメントを受け付けていません

Sliced-Wasserstein Estimation with Spherical Harmonics as Control Variates

投稿日: 2024年2月5日 作成者: jarxiv

要約 確率測度間のスライス・ワッサーシュタイン（SW）距離は、関連する一次元射影 … 続きを読む →

カテゴリー: 65C05, 68Txx, cs.LG, secondary, stat.ML | Sliced-Wasserstein Estimation with Spherical Harmonics as Control Variates 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

Learning Differentiable Particle Filter on the Fly

投稿日: 2023年12月15日 作成者: jarxiv

要約 微分可能粒子フィルターは、ニューラル ネットワークを使用して状態空間モデル … 続きを読む →

カテゴリー: 62M05, 62M20, 62M45, 65C05, cs.LG | Learning Differentiable Particle Filter on the Fly はコメントを受け付けていません