「cs.DS」カテゴリーアーカイブ

Sample-Efficient Private Learning of Mixtures of Gaussians

投稿日: 2024年11月5日 作成者: jarxiv

要約 近似差分プライバシーを備えたガウス分布の混合学習の問題を研究します。 $k … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Sample-Efficient Private Learning of Mixtures of Gaussians はコメントを受け付けていません

Optimization on a Finer Scale: Bounded Local Subgradient Variation Perspective

投稿日: 2024年11月5日 作成者: jarxiv

要約 我々は、平均または最大の意味で、点の周囲の小さな局所領域における（部分）勾 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, math.OC | Optimization on a Finer Scale: Bounded Local Subgradient Variation Perspective はコメントを受け付けていません

Bypassing the Noisy Parity Barrier: Learning Higher-Order Markov Random Fields from Dynamics

投稿日: 2024年11月5日 作成者: jarxiv

要約 時間的に相関のあるサンプルからマルコフランダム場 (MRF) としても知ら … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, stat.ML | Bypassing the Noisy Parity Barrier: Learning Higher-Order Markov Random Fields from Dynamics はコメントを受け付けていません

Clustering to Minimize Cluster-Aware Norm Objectives

投稿日: 2024年11月1日 作成者: jarxiv

要約 以下の一般的なクラスタリング問題の研究を開始します。 $k$ 中心の集合 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DS, cs.LG | Clustering to Minimize Cluster-Aware Norm Objectives はコメントを受け付けていません

Efficient Certificates of Anti-Concentration Beyond Gaussians

投稿日: 2024年10月29日 作成者: jarxiv

要約 等方的な位置にある高次元の点 $X=\{x_1, x_2,\ldots, … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, stat.ML | Efficient Certificates of Anti-Concentration Beyond Gaussians はコメントを受け付けていません

SoS Certifiability of Subgaussian Distributions and its Algorithmic Applications

投稿日: 2024年10月29日 作成者: jarxiv

要約 普遍定数 $C>0$ が存在し、すべての $d \in \mathbb N … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | SoS Certifiability of Subgaussian Distributions and its Algorithmic Applications はコメントを受け付けていません

Online Weighted Paging with Unknown Weights

投稿日: 2024年10月29日 作成者: jarxiv

要約 オンライン ページングは​​、オンライン アルゴリズムの分野における基本的 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DS, cs.LG | Online Weighted Paging with Unknown Weights はコメントを受け付けていません

Testing Support Size More Efficiently Than Learning Histograms

投稿日: 2024年10月25日 作成者: jarxiv

要約 未知の確率分布 $p$ に関する 2 つの問題を考えてみましょう。 1. … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DS, cs.LG | Testing Support Size More Efficiently Than Learning Histograms はコメントを受け付けていません

Learning $k$-body Hamiltonians via compressed sensing

投稿日: 2024年10月25日 作成者: jarxiv

要約 必ずしも幾何学的に局所的ではない $M$ 未知のパウリ項を使用して $k$ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, quant-ph | Learning $k$-body Hamiltonians via compressed sensing はコメントを受け付けていません

Theoretically Grounded Pruning of Large Ground Sets for Constrained, Discrete Optimization

投稿日: 2024年10月24日 作成者: jarxiv

要約 現代の組み合わせ最適化問題の例では、多くの非有益な要素や冗長な要素を含む … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DS, cs.LG | Theoretically Grounded Pruning of Large Ground Sets for Constrained, Discrete Optimization はコメントを受け付けていません