「math.PR」カテゴリーアーカイブ

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

投稿日: 2024年4月25日 作成者: jarxiv

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 →

カテゴリー: cs.LG, cs.SI, math.PR, nlin.AO, physics.soc-ph | An adaptation of InfoMap to absorbing random walks using absorption-scaled graphs はコメントを受け付けていません

Score matching for sub-Riemannian bridge sampling

投稿日: 2024年4月24日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年4月24日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年4月22日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年4月19日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年4月17日 作成者: jarxiv

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 →

カテゴリー: cs.LG, math.PR, stat.ML | Laplace-HDC: Understanding the geometry of binary hyperdimensional computing はコメントを受け付けていません

Plus Strategies are Exponentially Slower for Planted Optima of Random Height

投稿日: 2024年4月16日 作成者: jarxiv

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

カテゴリー: cs.AI, cs.NE, math.PR | Plus Strategies are Exponentially Slower for Planted Optima of Random Height はコメントを受け付けていません

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

投稿日: 2024年4月15日 作成者: jarxiv

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

Combining Statistical Depth and Fermat Distance for Uncertainty Quantification

投稿日: 2024年4月15日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、フェルマー距離と組み合わせた「レンズ深度」(LD) と呼ばれる統 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.PR, stat.AP, stat.ML | Combining Statistical Depth and Fermat Distance for Uncertainty Quantification はコメントを受け付けていません

Neural Hilbert Ladders: Multi-Layer Neural Networks in Function Space

投稿日: 2024年4月12日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル ネットワーク (NN) によって探索される関数空間を特徴付ける … 続きを読む →

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