「math.PR」カテゴリーアーカイブ

Reducing the cost of posterior sampling in linear inverse problems via task-dependent score learning

投稿日: 2024年5月27日 作成者: jarxiv

要約 スコアベースの拡散モデル (SDM) は、さまざまなベイジアン逆問題で事後 … 続きを読む →

カテゴリー: 60Hxx, 60Jxx, 62F15, 65N21, 68Q32, cs.LG, cs.NA, math.AP, math.NA, math.PR, stat.ML | Reducing the cost of posterior sampling in linear inverse problems via task-dependent score learning はコメントを受け付けていません

Learning the Infinitesimal Generator of Stochastic Diffusion Processes

投稿日: 2024年5月22日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、自然および物理システムの数値シミュレーションを理解するために不可 … 続きを読む →

カテゴリー: 62M15, cs.LG, math.PR, stat.ML | Learning the Infinitesimal Generator of Stochastic Diffusion Processes 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

Fast Collision Probability Estimation for Automated Driving using Multi-circular Shape Approximations

投稿日: 2024年5月20日 作成者: jarxiv

要約 自動運転のための安全性評価と動作計画のための多くの最先端の方法では、衝突確 … 続きを読む →

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Random ReLU Neural Networks as Non-Gaussian Processes

投稿日: 2024年5月17日 作成者: jarxiv

要約 ランダムに初期化されたパラメータと修正された線形ユニット活性化関数を備えた … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.PR, stat.ML | Random ReLU Neural Networks as Non-Gaussian Processes はコメントを受け付けていません

Kernel Limit of Recurrent Neural Networks Trained on Ergodic Data Sequences

投稿日: 2024年5月16日 作成者: jarxiv

要約 隠れユニットの数、シーケンス内のデータ サンプル、隠れ状態の更新、トレーニ … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 60J20, 68T05, cs.LG, math.PR, stat.ML | Kernel Limit of Recurrent Neural Networks Trained on Ergodic Data Sequences はコメントを受け付けていません

Spectral complexity of deep neural networks

投稿日: 2024年5月16日 作成者: jarxiv

要約 ランダムに初期化され、前進し、完全に接続されたニューラル ネットワークは、 … 続きを読む →

カテゴリー: 33C55, 60G60, 62M15, 68T07, cs.LG, math.PR, stat.ML | Spectral complexity of deep neural networks はコメントを受け付けていません

Properties of Discrete Sliced Wasserstein Losses

投稿日: 2024年5月14日 作成者: jarxiv

要約 スライス ワッサーシュタイン (SW) 距離は、確率尺度を比較するためのワ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.OC, math.PR, stat.ML | Properties of Discrete Sliced Wasserstein Losses はコメントを受け付けていません

Single-seed generation of Brownian paths and integrals for adaptive and high order SDE solvers

投稿日: 2024年5月14日 作成者: jarxiv

要約 ODE シミュレーションにおける適応タイムステップの成功にもかかわらず、確 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, math.PR, stat.CO | Single-seed generation of Brownian paths and integrals for adaptive and high order SDE solvers はコメントを受け付けていません

Single-seed generation of Brownian paths and integrals for adaptive and high order SDE solvers

投稿日: 2024年5月13日 作成者: jarxiv

要約 ODE シミュレーションにおける適応タイムステップの成功にもかかわらず、確 … 続きを読む →

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