「math.PR」カテゴリーアーカイブ

Conditioning of Banach Space Valued Gaussian Random Variables: An Approximation Approach Based on Martingales

投稿日: 2024年8月6日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、2 つのバナッハ空間値を結合したガウス確率変数の条件付き分布 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.PR, math.ST, stat.TH | Conditioning of Banach Space Valued Gaussian Random Variables: An Approximation Approach Based on Martingales はコメントを受け付けていません

On the consistent reasoning paradox of intelligence and optimal trust in AI: The power of ‘I don’t know’

投稿日: 2024年8月6日 作成者: jarxiv

要約 一貫した推論のパラドックス (CRP) を紹介します。 人間の知性の中核に … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.OC, math.PR | On the consistent reasoning paradox of intelligence and optimal trust in AI: The power of ‘I don’t know’ はコメントを受け付けていません

Posterior-Variance-Based Error Quantification for Inverse Problems in Imaging

投稿日: 2024年8月1日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、逆結像問題のベイジアン正則化においてピクセルごとの誤差限界を … 続きを読む →

カテゴリー: 62F15, 65C40, 65C60, 65J22, 68U10, cs.CV, math.PR | Posterior-Variance-Based Error Quantification for Inverse Problems in Imaging はコメントを受け付けていません

Node Similarities under Random Projections: Limits and Pathological Cases

投稿日: 2024年7月30日 作成者: jarxiv

要約 ランダム投影は、その計算効率により、さまざまなグラフ学習タスクの埋め込みを … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, cs.SI, math.PR, stat.ML | Node Similarities under Random Projections: Limits and Pathological Cases はコメントを受け付けていません

Characterizing Dynamical Stability of Stochastic Gradient Descent in Overparameterized Learning

投稿日: 2024年7月30日 作成者: jarxiv

要約 最新の機械学習で見られるような、過剰にパラメータ化された最適化タスクの場合 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.DS, math.PR | Characterizing Dynamical Stability of Stochastic Gradient Descent in Overparameterized Learning はコメントを受け付けていません

Learning Chaotic Systems and Long-Term Predictions with Neural Jump ODEs

投稿日: 2024年7月29日 作成者: jarxiv

要約 経路依存ニューラル ジャンプ ODE (PD-NJ-ODE) は、不規則 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.DS, math.PR, stat.ML | Learning Chaotic Systems and Long-Term Predictions with Neural Jump ODEs はコメントを受け付けていません

Evaluating the design space of diffusion-based generative models

投稿日: 2024年7月26日 作成者: jarxiv

要約 拡散モデルの精度に関する既存の理論的研究のほとんどは、重要ではあるものの、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.DS, math.OC, math.PR, stat.ML | Evaluating the design space of diffusion-based generative models はコメントを受け付けていません

Aggregation of expert advice, revisited

投稿日: 2024年7月24日 作成者: jarxiv

要約 ナイーブ ベイズ設定としても知られる、条件付きで独立した専門家からのバイナ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.PR, math.ST, stat.ML, stat.TH | Aggregation of expert advice, revisited はコメントを受け付けていません

Simple, unified analysis of Johnson-Lindenstrauss with applications

投稿日: 2024年7月22日 作成者: jarxiv

要約 高次元データを管理するための次元削減の基礎であるジョンソン・リンデンシュト … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, math.PR, stat.ML | Simple, unified analysis of Johnson-Lindenstrauss with applications はコメントを受け付けていません

Chaotic Hedging with Iterated Integrals and Neural Networks

投稿日: 2024年7月18日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、Wiener-Ito カオス分解を、特にアフィンおよびいくつ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.PR, q-fin.CP, q-fin.MF, stat.ML | Chaotic Hedging with Iterated Integrals and Neural Networks はコメントを受け付けていません