68Q32」カテゴリーアーカイブ

Black-Box Uniform Stability for Non-Euclidean Empirical Risk Minimization

要約 $p$-norm、$p \geq 1$ に関して凸で滑らかな経験的リスク最 … 続きを読む

カテゴリー: 68Q32, 90C25, cs.LG, G.1.6, math.OC, stat.ML | コメントする

Recent Advances in Named Entity Recognition: A Comprehensive Survey and Comparative Study

要約 固有表現認識は、現実世界のオブジェクトに名前を付けるテキスト内の部分文字列 … 続きを読む

カテゴリー: 68Q32, 68T50, cs.CL, cs.LG | コメントする

Boosting Test Performance with Importance Sampling–a Subpopulation Perspective

要約 経験的リスク最小化 (ERM) は機械学習コミュニティで広く適用されていま … 続きを読む

カテゴリー: 68Q32, 68T05, 68T10, 68W40, cs.LG, I.5.1, stat.ML | コメントする

The rate of convergence of Bregman proximal methods: Local geometry vs. regularity vs. sharpness

要約 我々は、ミラー降下からミラープロキシおよびその楽観的な変形に至るブレグマン … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 68Q25, 68Q32, 90C33, cs.LG, math.OC | コメントする

Validity and efficiency of the conformal CUSUM procedure

要約 本論文では、変化検出のためのCUSUM手順のコンフォーマルバージョンの有効 … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 68Q32, cs.LG, math.ST, secondary, stat.TH | Validity and efficiency of the conformal CUSUM procedure はコメントを受け付けていません

Statistical-Computational Trade-offs for Recursive Adaptive Partitioning Estimators

要約 デシジョン ツリーやそのアンサンブルなどの再帰的適応分割に基づくモデルは、 … 続きを読む

カテゴリー: 62G08, 68Q32, cs.DS, cs.LG, G.3, stat.ML | Statistical-Computational Trade-offs for Recursive Adaptive Partitioning Estimators はコメントを受け付けていません

Recent Advances in Named Entity Recognition: A Comprehensive Survey and Comparative Study

要約 固有表現認識は、現実世界のオブジェクトに名前を付けるテキスト内の部分文字列 … 続きを読む

カテゴリー: 68Q32, 68T50, cs.CL, cs.LG | Recent Advances in Named Entity Recognition: A Comprehensive Survey and Comparative Study はコメントを受け付けていません

CELI: Controller-Embedded Language Model Interactions

要約 制御ロジックを言語モデル (LM) プロンプト内に直接統合し、複雑な多段階 … 続きを読む

カテゴリー: 68N19, 68Q32, 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.SE, D.2.2 | CELI: Controller-Embedded Language Model Interactions はコメントを受け付けていません

Approximation and generalization properties of the random projection classification method

要約 分類器の一般化ギャップは、分類器が選択される一連の関数の複雑さに関係します … 続きを読む

カテゴリー: 41A10, 68Q32, 68Q87, cs.LG, math.PR, stat.ML | Approximation and generalization properties of the random projection classification method はコメントを受け付けていません

A Unified Framework to Enforce, Discover, and Promote Symmetry in Machine Learning

要約 対称性は自然界全体に存在し、物理学と機械学習においてますます中心的な役割を … 続きを読む

カテゴリー: 15B30, 22E15, 22E70, 47D03, 54H15, 57S99, 5808, 58D19, 58K70, 65F55, 68Q32, 68T07, 70G65, 70H33, 90C25, cs.LG, cs.NA, math.DG, math.NA | A Unified Framework to Enforce, Discover, and Promote Symmetry in Machine Learning はコメントを受け付けていません