68Q32」カテゴリーアーカイブ

On existence, uniqueness and scalability of adversarial robustness measures for AI classifiers

要約 (局所的に)一意に可逆な分類器、一般化線形モデル (GLM)、およびエント … 続きを読む

カテゴリー: 68Q32, 68T01, 68T99, 86A22, 92C50, cs.AI, cs.LG, stat.ML | On existence, uniqueness and scalability of adversarial robustness measures for AI classifiers はコメントを受け付けていません

On existence, uniqueness and scalability of adversarial robustness measures for AI classifiers

要約 (局所的に)一意に可逆な分類器、一般化線形モデル (GLM)、およびエント … 続きを読む

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On existence, uniqueness and scalability of adversarial robustness measures for AI classifiers

要約 (局所的に)一意可逆な分類器、一般化線形モデル(GLM)、エントロピックA … 続きを読む

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On regularized Radon-Nikodym differentiation

要約 ラドン-ニコジム導関数の推定の問題について説明します。 この問題は、共変量 … 続きを読む

カテゴリー: 68Q32, 68T05, cs.LG, cs.NA, math.NA, math.ST, stat.ML, stat.TH | On regularized Radon-Nikodym differentiation はコメントを受け付けていません

A unified stochastic approximation framework for learning in games

要約 我々は、ゲーム(連続・有限の両方)における学習の長期的挙動を分析するための … 続きを読む

カテゴリー: 68Q32, 68T02, 91A10, 91A26, cs.GT, cs.LG, math.OC | A unified stochastic approximation framework for learning in games はコメントを受け付けていません

Optimality and complexity of classification by random projection

要約 分類子の汎化誤差は、分類子が選択される一連の関数の複雑さに関係します。 ラ … 続きを読む

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New Equivalences Between Interpolation and SVMs: Kernels and Structured Features

要約 タイトル:InterpolationとSVMの新しい同等性:カーネルと構造 … 続きを読む

カテゴリー: 46E22, 62H30, 62J07, 68Q32, cs.LG, stat.ML | New Equivalences Between Interpolation and SVMs: Kernels and Structured Features はコメントを受け付けていません

On the complexity of PAC learning in Hilbert spaces

要約 我々は、あらゆる二値分類問題を還元できるヒルベルト空間における凸多面体の学 … 続きを読む

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Towards a mathematical understanding of learning from few examples with nonlinear feature maps

要約 我々は、学習セットがわずか数個のデータ点からなるデータ分類の問題を考える。 … 続きを読む

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