G.3」カテゴリーアーカイブ

Oops, I Sampled it Again: Reinterpreting Confidence Intervals in Few-Shot Learning

要約 少数ショット学習 (FSL) における信頼区間 (CI) を計算するための … 続きを読む

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Augmented Functional Random Forests: Classifier Construction and Unbiased Functional Principal Components Importance through Ad-Hoc Conditional Permutations

要約 この論文では、関数データ分析 (FDA) とツリーベースの手法を統合し、高 … 続きを読む

カテゴリー: 62G05, 62H30, 62J99, 68T05, 68T20, cs.LG, G.3, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Augmented Functional Random Forests: Classifier Construction and Unbiased Functional Principal Components Importance through Ad-Hoc Conditional Permutations はコメントを受け付けていません

Active Inference Tree Search in Large POMDPs

要約 事前に効率的に計画を立てる能力は、生物と人工システムの両方にとって重要です … 続きを読む

カテゴリー: 68Q07, 68T20, 68W27, 90C40, cs.AI, G.3, math.PR, q-bio.NC | Active Inference Tree Search in Large POMDPs はコメントを受け付けていません

Inter-Series Transformer: Attending to Products in Time Series Forecasting

要約 時系列予測は、サプライ チェーン管理から天気予報に至るまで、多くの分野で重 … 続きを読む

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Bayesian Hierarchical Probabilistic Forecasting of Intraday Electricity Prices

要約 我々は、パラメーターの不確実性を完全に組み込んだ、ドイツの連続日中市場で取 … 続きを読む

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Bayesian Learning-driven Prototypical Contrastive Loss for Class-Incremental Learning

要約 継続学習における手法の主な目的は、壊滅的な忘却という有害な現象を軽減しなが … 続きを読む

カテゴリー: 62P30, 68T05, 68T30, 68T37, cs.AI, cs.CV, G.3 | Bayesian Learning-driven Prototypical Contrastive Loss for Class-Incremental Learning はコメントを受け付けていません

Unichain and Aperiodicity are Sufficient for Asymptotic Optimality of Average-Reward Restless Bandits

要約 無限の地平線、平均報酬の落ち着きのない盗賊問題を離散時間で考察します。 私 … 続きを読む

カテゴリー: 90C40, cs.LG, G.3, math.OC, math.PR | Unichain and Aperiodicity are Sufficient for Asymptotic Optimality of Average-Reward Restless Bandits はコメントを受け付けていません

Nyström Kernel Stein Discrepancy

要約 カーネル手法は、データ サイエンスや統計で最も成功しているアプローチの多く … 続きを読む

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Linearization Turns Neural Operators into Function-Valued Gaussian Processes

要約 動的システムのモデリング、例: 気候科学や工学科学では、偏微分方程式を解く … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, G.1.0, G.1.8, G.3, I.2.6, stat.ML | Linearization Turns Neural Operators into Function-Valued Gaussian Processes はコメントを受け付けていません

Semi-Supervised Learning guided by the Generalized Bayes Rule under Soft Revision

要約 我々は、半教師あり学習における擬似ラベル選択(PLS)の堅牢な基準として最 … 続きを読む

カテゴリー: 62C10, cs.AI, cs.LG, G.3, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Semi-Supervised Learning guided by the Generalized Bayes Rule under Soft Revision はコメントを受け付けていません