「math.PR」カテゴリーアーカイブ

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 →

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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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Partially Stochastic Infinitely Deep Bayesian Neural Networks

投稿日: 2024年5月13日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、部分確率性を無限深ニューラル ネットワークのフレームワークに … 続きを読む →

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Full error analysis of the random deep splitting method for nonlinear parabolic PDEs and PIDEs with infinite activity

投稿日: 2024年5月9日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、高次元の非線形放物線偏微分方程式とジャンプのある PIDE … 続きを読む →

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Bridging discrete and continuous state spaces: Exploring the Ehrenfest process in time-continuous diffusion models

投稿日: 2024年5月7日 作成者: jarxiv

要約 確率過程による生成モデリングは、近年の理論的理解の進展とともに、顕著な経験 … 続きを読む →

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Probabilistic Feature Augmentation for AIS-Based Multi-Path Long-Term Vessel Trajectory Forecasting

投稿日: 2024年5月3日 作成者: jarxiv

要約 海上輸送は世界経済の成長を達成する上で最も重要であり、持続可能性と絶滅危惧 … 続きを読む →

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Separation capacity of linear reservoirs with random connectivity matrix

投稿日: 2024年5月2日 作成者: jarxiv

要約 我々は、リザーバーコンピューティングの成功はリザーバーの分離能力にあると主 … 続きを読む →

カテゴリー: 37M10, 60B20, 68T07, cs.LG, math.PR, stat.ML | Separation capacity of linear reservoirs with random connectivity matrix はコメントを受け付けていません

Learning Mixtures of Gaussians Using Diffusion Models

投稿日: 2024年4月30日 作成者: jarxiv

要約 準多項式 ($O(n^{\text{ 最小重みの仮定の下での、poly l … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, math.PR, math.ST, stat.ML, stat.TH | Learning Mixtures of Gaussians Using Diffusion Models はコメントを受け付けていません