「65C40」カテゴリーアーカイブ

Residual Multi-Fidelity Neural Network Computing

投稿日: 2024年12月23日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、多重忠実度情報を使用してニューラル ネットワーク代理モデルを … 続きを読む →

カテゴリー: 65C30, 65C40, 68T07, cs.LG, cs.NA, math.NA | コメントする

Posterior-Variance-Based Error Quantification for Inverse Problems in Imaging

投稿日: 2024年8月1日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、逆結像問題のベイジアン正則化においてピクセルごとの誤差限界を … 続きを読む →

カテゴリー: 62F15, 65C40, 65C60, 65J22, 68U10, cs.CV, math.PR | Posterior-Variance-Based Error Quantification for Inverse Problems in Imaging 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

The Computational Curse of Big Data for Bayesian Additive Regression Trees: A Hitting Time Analysis

投稿日: 2024年7月1日 作成者: jarxiv

要約 ベイジアン加法回帰ツリー (BART) は、因果推論などでよく使用される人 … 続きを読む →

カテゴリー: 62G08, 65C40, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | The Computational Curse of Big Data for Bayesian Additive Regression Trees: A Hitting Time Analysis はコメントを受け付けていません

The fast committor machine: Interpretable prediction with kernels

投稿日: 2024年6月11日 作成者: jarxiv

要約 確率システムの研究では、コミッター関数は、初期構成 $x$ から開始したシ … 続きを読む →

カテゴリー: 65C30, 65C40, 82C31, 82C32, cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | The fast committor machine: Interpretable prediction with kernels はコメントを受け付けていません

Posterior-Variance-Based Error Quantification for Inverse Problems in Imaging

投稿日: 2022年12月26日 作成者: jarxiv

要約 この作業では、逆イメージング問題のベイジアン正則化でピクセル単位のエラー境 … 続きを読む →

カテゴリー: 62F15, 65C40, 65C60, 65J22, 68U10, cs.CV, math.PR | Posterior-Variance-Based Error Quantification for Inverse Problems in Imaging はコメントを受け付けていません