「90C15」カテゴリーアーカイブ

Metric Entropy-Free Sample Complexity Bounds for Sample Average Approximation in Convex Stochastic Programming

投稿日: 2025年3月31日 作成者: jarxiv

要約 このホワイトペーパーでは、凸状または強く凸確率的プログラミング（SP）の問 … 続きを読む →

カテゴリー: 60-08, 90C15, 90C25, cs.LG, math.OC, math.PR, math.ST, stat.TH | コメントする

A Stability Principle for Learning under Non-Stationarity

投稿日: 2025年2月13日 作成者: jarxiv

要約 非定常環境での統計学習のための汎用性の高いフレームワークを開発します。 各 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, 90C15, cs.AI, cs.LG, math.OC, stat.ML | A Stability Principle for Learning under Non-Stationarity はコメントを受け付けていません

An Algebraically Converging Stochastic Gradient Descent Algorithm for Global Optimization

投稿日: 2025年2月6日 作成者: jarxiv

要約 非コンベックス最適化問題のグローバルオプティマイザーを見つけるための確率的 … 続きを読む →

カテゴリー: 65K05, 90C15, 90C26, cs.LG, math.OC | An Algebraically Converging Stochastic Gradient Descent Algorithm for Global Optimization はコメントを受け付けていません

Optimization without Retraction on the Random Generalized Stiefel Manifold

投稿日: 2024年11月11日 作成者: jarxiv

要約 $X^\top B X = I_p$ を満たす行列 $X$ のセットに対す … 続きを読む →

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$\texttt{skwdro}$: a library for Wasserstein distributionally robust machine learning

投稿日: 2024年10月29日 作成者: jarxiv

要約 堅牢な機械学習モデルをトレーニングするための Python ライブラリであ … 続きを読む →

カテゴリー: 90C15, 90C17, cs.LG, cs.MS, G.1.6, math.OC | $\texttt{skwdro}$: a library for Wasserstein distributionally robust machine learning はコメントを受け付けていません

A Stability Principle for Learning under Non-Stationarity

投稿日: 2024年10月10日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、非定常環境における統計学習のための多用途のフレームワークを開発し … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, 90C15, cs.AI, cs.LG, math.OC, stat.ML | A Stability Principle for Learning under Non-Stationarity はコメントを受け付けていません

Robust Clustering on High-Dimensional Data with Stochastic Quantization

投稿日: 2024年9月6日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、従来のベクトル量子化 (クラスタリング) アルゴリズム、特に … 続きを読む →

カテゴリー: 90C15, cs.LG, math.OC | Robust Clustering on High-Dimensional Data with Stochastic Quantization 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

How to beat a Bayesian adversary

投稿日: 2024年7月12日 作成者: jarxiv

要約 ディープ ニューラル ネットワークやその他の最新の機械学習モデルは、敵対的 … 続きを読む →

カテゴリー: 65C35, 68T07, 90C15, cs.LG, math.OC, stat.CO, stat.ML | How to beat a Bayesian adversary はコメントを受け付けていません

Metric Entropy-Free Sample Complexity Bounds for Sample Average Approximation in Convex Stochastic Programming

投稿日: 2024年5月21日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、凸または強凸の確率計画法問題を解く際のサンプル平均近似 (S … 続きを読む →

カテゴリー: 60-08, 90C15, 90C25, cs.LG, math.OC, math.PR, math.ST, stat.TH | Metric Entropy-Free Sample Complexity Bounds for Sample Average Approximation in Convex Stochastic Programming はコメントを受け付けていません