「68Q32」カテゴリーアーカイブ

Approximation and generalization properties of the random projection classification method

投稿日: 2024年9月12日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年8月20日 作成者: jarxiv

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

Fractional signature: a generalisation of the signature inspired by fractional calculus

投稿日: 2024年7月25日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、線形 Caputo 制御 FDE の解を記述することができる … 続きを読む →

カテゴリー: 26A33, 60L10, 68Q32, cs.LG, stat.ML | Fractional signature: a generalisation of the signature inspired by fractional calculus はコメントを受け付けていません

Linear causal disentanglement via higher-order cumulants

投稿日: 2024年7月8日 作成者: jarxiv

要約 線形因果離散化とは、因果表現学習における最近の手法であり、観測された変数の … 続きを読む →

カテゴリー: 13P15, 15A69, 62H22, 62R01, 68Q32, cs.LG, math.AG, math.CO, math.ST, stat.ML, stat.TH | Linear causal disentanglement via higher-order cumulants はコメントを受け付けていません

Reducing the cost of posterior sampling in linear inverse problems via task-dependent score learning

投稿日: 2024年5月27日 作成者: jarxiv

要約 スコアベースの拡散モデル (SDM) は、さまざまなベイジアン逆問題で事後 … 続きを読む →

カテゴリー: 60Hxx, 60Jxx, 62F15, 65N21, 68Q32, cs.LG, cs.NA, math.AP, math.NA, math.PR, stat.ML | Reducing the cost of posterior sampling in linear inverse problems via task-dependent score learning 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

$ε$-Policy Gradient for Online Pricing

投稿日: 2024年5月7日 作成者: jarxiv

要約 本稿では、モデルベースとモデルフリーの強化学習アプローチを組み合わせて、オ … 続きを読む →

カテゴリー: 62J12, 65Y20, 68Q32, cs.LG, math.OC, q-fin.ST, stat.ML | $ε$-Policy Gradient for Online Pricing はコメントを受け付けていません

Learning Symbolic Task Representation from a Human-Led Demonstration: A Memory to Store, Retrieve, Consolidate, and Forget Experiences

投稿日: 2024年4月22日 作成者: jarxiv

要約 我々は、高レベルのタスク計画と知識のブートストラップをサポートするタスク表 … 続きを読む →

カテゴリー: 05C72, 68Q32, 68T20, 68T27, 68T30, 68T37, cs.AI, cs.HC, cs.LO, cs.RO, I.2.4 | Learning Symbolic Task Representation from a Human-Led Demonstration: A Memory to Store, Retrieve, Consolidate, and Forget Experiences はコメントを受け付けていません

Learning Symbolic Task Representation from a Human-Led Demonstration: A Memory to Store, Retrieve, Consolidate, and Forget Experiences

投稿日: 2024年4月17日 作成者: jarxiv

要約 我々は、高レベルのタスク計画と知識のブートストラップをサポートするタスク表 … 続きを読む →

カテゴリー: 05C72, 68Q32, 68T20, 68T27, 68T30, 68T37, cs.AI, cs.HC, cs.LO, cs.RO, I.2.4 | Learning Symbolic Task Representation from a Human-Led Demonstration: A Memory to Store, Retrieve, Consolidate, and Forget Experiences はコメントを受け付けていません

Vygotsky Distance: Measure for Benchmark Task Similarity

投稿日: 2024年2月27日 作成者: jarxiv

要約 評価は現代の自然言語処理において重要な役割を果たします。 最新の NLP … 続きを読む →

カテゴリー: 68Q32, 68T01, 97C30, 97P80, cs.AI, cs.CL, cs.LG, H.1.1 | Vygotsky Distance: Measure for Benchmark Task Similarity はコメントを受け付けていません