math.PR」カテゴリーアーカイブ

Multimarginal generative modeling with stochastic interpolants

要約 一連の $K$ 確率密度が与えられた場合、これらの密度を周辺として復元する … 続きを読む

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Maximum Likelihood Estimation of Latent Variable Structural Equation Models: A Neural Network Approach

要約 我々は、線形性とガウス性の仮定の下で周辺化の下でも安定である構造方程式モデ … 続きを読む

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Quantitative CLTs in Deep Neural Networks

要約 隠れ層の幅が大きな定数 $n$ に比例する、ランダムなガウス重みとバイアス … 続きを読む

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A Fisher-Rao gradient flow for entropy-regularised Markov decision processes in Polish spaces

要約 我々は、ポーランドの状態と行動空間を用いた無限地平線エントロピー正則化マル … 続きを読む

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High-dimensional SGD aligns with emerging outlier eigenspaces

要約 私たちは、確率的勾配降下法 (SGD) と経験的ヘッセ行列および勾配行列の … 続きを読む

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Landscape-Sketch-Step: An AI/ML-Based Metaheuristic for Surrogate Optimization Problems

要約 このペーパーでは、コスト関数の広範な評価が高価であったり、アクセスできなか … 続きを読む

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A novel approach to measuring patent claim scope based on probabilities obtained from (large) language models

要約 この研究は、特許請求の範囲を、この請求の範囲に含まれる自己情報の逆数として … 続きを読む

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Maximum Likelihood Estimation of Latent Variable Structural Equation Models: A Neural Network Approach

要約 我々は、線形性とガウス性の仮定の下で周辺化の下でも安定である構造方程式モデ … 続きを読む

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On the quality of randomized approximations of Tukey’s depth

要約 テューキーの深さ (または半空間深さ) は、多変量データの中心性の尺度とし … 続きを読む

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Combinative Cumulative Knowledge Processes

要約 私たちは、Ben-Eliezer、Mikulincer、Mossel、Su … 続きを読む

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