「math.PR」カテゴリーアーカイブ

From continuous-time formulations to discretization schemes: tensor trains and robust regression for BSDEs and parabolic PDEs

投稿日: 2023年7月31日 作成者: jarxiv

要約 偏微分方程式 (PDE) の数値近似は、古典的なグリッドベースの手法がいわ … 続きを読む →

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Estimating large causal polytrees from small samples

投稿日: 2023年7月27日 作成者: jarxiv

要約 比較的小さな ID から大きな因果ポリツリーを推定する問題を考えます。 サ … 続きを読む →

カテゴリー: 62D20, cs.LG, math.PR, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Estimating large causal polytrees from small samples はコメントを受け付けていません

Uniformity Testing over Hypergrids with Subcube Conditioning

投稿日: 2023年7月27日 作成者: jarxiv

要約 ハイパーグリッド $[m_1] \times \cdots \times … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DS, cs.IT, cs.LG, math.IT, math.PR, math.ST, stat.TH | Uniformity Testing over Hypergrids with Subcube Conditioning はコメントを受け付けていません

Universal Approximation Theorem and error bounds for quantum neural networks and quantum reservoirs

投稿日: 2023年7月25日 作成者: jarxiv

要約 全称近似定理は古典的なニューラル ネットワークの基礎であり、後者が目的のマ … 続きを読む →

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An Approximation Theory for Metric Space-Valued Functions With A View Towards Deep Learning

投稿日: 2023年7月25日 作成者: jarxiv

要約 深層学習の発展する数学に動機付けられ、ユークリッド空間間の初等関数を構成要 … 続きを読む →

カテゴリー: 41A65, 46T99, 60L50, 65N21, 68T07, cs.LG, cs.NA, cs.NE, math.NA, math.PR, stat.ML | An Approximation Theory for Metric Space-Valued Functions With A View Towards Deep Learning はコメントを受け付けていません

Convergence of SGD for Training Neural Networks with Sliced Wasserstein Losses

投稿日: 2023年7月24日 作成者: jarxiv

要約 Optimal Transport は近年、特に確率尺度を比較する幾何学的 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.OC, math.PR | Convergence of SGD for Training Neural Networks with Sliced Wasserstein Losses はコメントを受け付けていません

Probabilistic Modeling of Inter- and Intra-observer Variability in Medical Image Segmentation

投稿日: 2023年7月24日 作成者: jarxiv

要約 医療画像のセグメンテーションは、特に医療専門家間であっても観察者間および観 … 続きを読む →

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Quantitative CLTs in Deep Neural Networks

投稿日: 2023年7月24日 作成者: jarxiv

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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Quantitative CLTs in Deep Neural Networks

投稿日: 2023年7月21日 作成者: jarxiv

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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Quantitative CLTs in Deep Neural Networks

投稿日: 2023年7月13日 作成者: jarxiv

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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