65C40」カテゴリーアーカイブ

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

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

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Deep Learning without Global Optimization by Random Fourier Neural Networks

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

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

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

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

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