「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

UniConFlow: A Unified Constrained Generalization Framework for Certified Motion Planning with Flow Matching Models

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 生成モデルは、様々なタスクにおいて柔軟でマルチモーダルな軌道生成を可能にし … 続きを読む →

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Learning Collision Risk from Naturalistic Driving with Generalised Surrogate Safety Measures

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 ドライバーや自動運転システムに対して、発生する衝突を正確かつタイムリーに警 … 続きを読む →

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PAC Learning with Improvements

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 機械学習における最も基本的な下界の一つは、ほぼ全ての非自明な設定において、 … 続きを読む →

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Sample complexity of Schrödinger potential estimation

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 シュルオディンガー橋とSDEの確率的最適制御に基づく最新の生成モデリングア … 続きを読む →

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On the Benefits of Accelerated Optimization in Robust and Private Estimation

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 我々は、加速勾配法、特にFrank-Wolfe法と投影勾配降下法に基づく、 … 続きを読む →

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Torsion in Persistent Homology and Neural Networks

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 トポロジカルデータ解析を組み込んだハイブリッド深層学習モデルにおけるねじれ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.AT | Torsion in Persistent Homology and Neural Networks はコメントを受け付けていません

Why Shallow Networks Struggle to Approximate and Learn High Frequencies

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 本論文では、特に機械精度、数値ノイズ、計算コストが実用上重要な要素である場 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | Why Shallow Networks Struggle to Approximate and Learn High Frequencies はコメントを受け付けていません

Multi-Metric Adaptive Experimental Design under Fixed Budget with Validation

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 オンライン実験における標準的なA/Bテストは、複数の候補を同時にテストする … 続きを読む →

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Provable Reinforcement Learning from Human Feedback with an Unknown Link Function

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 RL問題の価値関数から人間の選好がどのように生成されるかを特徴付けるリンク … 続きを読む →

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Causal Explainability of Machine Learning in Heart Failure Prediction from Electronic Health Records

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 病気の予後における臨床変数の重要性は、統計的相関や機械学習（ML）を用いて … 続きを読む →

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