math.PR」カテゴリーアーカイブ

Laplace-HDC: Understanding the geometry of binary hyperdimensional computing

要約 この論文では、高次元バイナリ ベクトルを使用してデータをエンコードする計算 … 続きを読む

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Active Learning for Non-Parametric Choice Models

要約 私たちは、消費者の決定に基づいてノンパラメトリック選択モデルを能動的に学習 … 続きを読む

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An adaptation of InfoMap to absorbing random walks using absorption-scaled graphs

要約 InfoMap は、ネットワーク内のノードの密に接続された「コミュニティ」 … 続きを読む

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Score matching for sub-Riemannian bridge sampling

要約 条件付き拡散プロセスのシミュレーションは、確率過程、データ代入、生成モデリ … 続きを読む

カテゴリー: 53C17, 58J65, 62R30, cs.LG, math.DG, math.PR, math.ST, stat.ML, stat.TH | Score matching for sub-Riemannian bridge sampling はコメントを受け付けていません

All You Need is Resistance: On the Equivalence of Effective Resistance and Certain Optimal Transport Problems on Graphs

要約 グラフ上の効果的な抵抗と最適な輸送の分野には、組み合わせ論、幾何学、機械学 … 続きを読む

カテゴリー: 05C21, 05C50, 65K10, 68R10, 90C25, cs.DM, cs.LG, math.OC, math.PR | All You Need is Resistance: On the Equivalence of Effective Resistance and Certain Optimal Transport Problems on Graphs はコメントを受け付けていません

The Positivity of the Neural Tangent Kernel

要約 ニューラル タンジェント カーネル (NTK) は、広範なニューラル ネッ … 続きを読む

カテゴリー: 68R01, 68T07, cs.AI, cs.LG, math.PR, math.SP | The Positivity of the Neural Tangent Kernel はコメントを受け付けていません

Singular-limit analysis of gradient descent with noise injection

要約 我々は、過剰パラメータ化領​​域における大規模なクラスのノイズを含む勾配降 … 続きを読む

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Laplace-HDC: Understanding the geometry of binary hyperdimensional computing

要約 この論文では、高次元バイナリ ベクトルを使用してデータをエンコードする計算 … 続きを読む

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Plus Strategies are Exponentially Slower for Planted Optima of Random Height

要約 $(1,\lambda)$-EA と $(1 + \lambda)$-EA … 続きを読む

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Sliding down the stairs: how correlated latent variables accelerate learning with neural networks

要約 ニューラル ネットワークは、確率的勾配降下法 (SGD) を使用してデータ … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, math.PR, math.ST, stat.ML, stat.TH | Sliding down the stairs: how correlated latent variables accelerate learning with neural networks はコメントを受け付けていません