「G.3」カテゴリーアーカイブ

From interpretability to inference: an estimation framework for universal approximators

投稿日: 2024年11月29日 作成者: jarxiv

要約 広範なクラスの汎用近似器の推定と推論のための新しいフレームワークを提案しま … 続きを読む →

カテゴリー: 62-07, 62G10, 62G20, 91-08, 91A12, cs.LG, econ.EM, G.3, stat.ML | From interpretability to inference: an estimation framework for universal approximators はコメントを受け付けていません

Uncertainty quantification for White Matter Hyperintensity segmentation detects silent failures and improves automated Fazekas quantification

投稿日: 2024年11月27日 作成者: jarxiv

要約 白質高信号 (WMH) は、脳 MRI に存在する小血管疾患の重要な神経放 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, eess.IV, G.3 | Uncertainty quantification for White Matter Hyperintensity segmentation detects silent failures and improves automated Fazekas quantification はコメントを受け付けていません

Dimension-independent rates for structured neural density estimation

投稿日: 2024年11月25日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、ディープ ニューラル ネットワークが、画像、音声、ビデオ、テキス … 続きを読む →

カテゴリー: 60J10, 60J20, 62A09, 62G05, 62G07, 62M05, 62M40, cs.CV, cs.LG, G.3, math.ST, stat.ML, stat.TH | Dimension-independent rates for structured neural density estimation はコメントを受け付けていません

Statistical-Computational Trade-offs for Recursive Adaptive Partitioning Estimators

投稿日: 2024年11月19日 作成者: jarxiv

要約 デシジョン ツリーやそのアンサンブルなどの再帰的適応分割に基づくモデルは、 … 続きを読む →

カテゴリー: 62G08, 68Q32, cs.DS, cs.LG, G.3, stat.ML | Statistical-Computational Trade-offs for Recursive Adaptive Partitioning Estimators はコメントを受け付けていません

Differential Privacy Under Class Imbalance: Methods and Empirical Insights

投稿日: 2024年11月11日 作成者: jarxiv

要約 不均衡な学習は、希少疾患の予測や不正検出など、トレーニング データ内でクラ … 続きを読む →

カテゴリー: 68P27, cs.CR, cs.LG, G.3 | Differential Privacy Under Class Imbalance: Methods and Empirical Insights はコメントを受け付けていません

Statistical Properties of Deep Neural Networks with Dependent Data

投稿日: 2024年11月6日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、依存データの下でディープ ニューラル ネットワーク (DNN … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 62M10, cs.LG, econ.EM, G.3, stat.ML | Statistical Properties of Deep Neural Networks with Dependent Data はコメントを受け付けていません

Nyström Kernel Stein Discrepancy

投稿日: 2024年11月4日 作成者: jarxiv

要約 カーネル法はデータ科学や統計学で最も成功したアプローチの多くを支えており、 … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), cs.LG, G.3, math.ST, stat.ML, stat.TH | Nyström Kernel Stein Discrepancy はコメントを受け付けていません

Spatial Shortcuts in Graph Neural Controlled Differential Equations

投稿日: 2024年10月28日 作成者: jarxiv

要約 以前のグラフ トポロジ情報を神経制御微分方程式 (NCDE) に組み込んで … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, G.3, stat.ML | Spatial Shortcuts in Graph Neural Controlled Differential Equations はコメントを受け付けていません

Achieving Exponential Asymptotic Optimality in Average-Reward Restless Bandits without Global Attractor Assumption

投稿日: 2024年10月18日 作成者: jarxiv

要約 無限の地平線の平均報酬の落ち着きのない盗賊問題を考えます。 我々は、アーム … 続きを読む →

カテゴリー: 90C40, cs.LG, G.3, math.OC, math.PR | Achieving Exponential Asymptotic Optimality in Average-Reward Restless Bandits without Global Attractor Assumption はコメントを受け付けていません

Mixed-type Distance Shrinkage and Selection for Clustering via Kernel Metric Learning

投稿日: 2024年10月14日 作成者: jarxiv

要約 距離ベースのクラスタリングと分類は、混合された数値データとカテゴリデータを … 続きを読む →

カテゴリー: 62G07, 65D10, cs.LG, G.3, stat.CO, stat.ME, stat.OT | Mixed-type Distance Shrinkage and Selection for Clustering via Kernel Metric Learning はコメントを受け付けていません