math.PR」カテゴリーアーカイブ

Ramp Metering to Maximize Freeway Throughput under Vehicle Safety Constraints

要約 任意の数のオンランプとオフランプを備えた高速道路の車両追従安全制約に従うラ … 続きを読む

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A Low-Delay MAC for IoT Applications: Decentralized Optimal Scheduling of Queues without Explicit State Information Sharing

要約 タイムスロット無線チャネルを共有する複数のノードが併置されたシステムを検討 … 続きを読む

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Principles for Initialization and Architecture Selection in Graph Neural Networks with ReLU Activations

要約 この記事では、ReLU アクティベーションを使用した有限幅グラフ ニューラ … 続きを読む

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Wasserstein distributional robustness of neural networks

要約 ディープ ニューラル ネットワークは、敵対的攻撃 (AA) に対して脆弱で … 続きを読む

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Huber-energy measure quantization

要約 測度量子化手順、つまり $Q$ ディラック質量の合計 ($Q$ は量子化パ … 続きを読む

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Remarks on Utility in Repeated Bets

要約 von Neumann — Morgenstern ユーティリ … 続きを読む

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Neural Wasserstein Gradient Flows for Maximum Mean Discrepancies with Riesz Kernels

要約 非平滑なRieszカーネルを持つ最大平均不一致(MMD)関数のWasser … 続きを読む

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Supervised learning with probabilistic morphisms and kernel mean embeddings

要約 この論文では、両方とも可測空間である入力空間 $\mathcal{X}$ … 続きを読む

カテゴリー: 18N99, 46N30, 60B10, 62G05, cs.LG, math.CT, math.FA, math.PR, math.ST, stat.TH | Supervised learning with probabilistic morphisms and kernel mean embeddings はコメントを受け付けていません

Supervised learning with probabilistic morphisms and kernel mean embeddings

要約 この論文では、可測空間である入力空間 $\mathcal{X}$ とラベル … 続きを読む

カテゴリー: 18N99, 46N30, 60B10, 62G05, cs.LG, math.CT, math.FA, math.PR, math.ST, stat.TH | Supervised learning with probabilistic morphisms and kernel mean embeddings はコメントを受け付けていません

Feature-aligned N-BEATS with Sinkhorn divergence

要約 本研究では、単変量時系列予測問題の領域一般化モデルとして、特徴整合 N-B … 続きを読む

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