「math.PR」カテゴリーアーカイブ

Convergence guarantee for consistency models

投稿日: 2023年8月23日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、拡散モデルによって生成されたサンプルと同等のサンプルを生成できる … 続きを読む →

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Quantifying the Cost of Learning in Queueing Systems

投稿日: 2023年8月16日 作成者: jarxiv

要約 キューイング システムは、通信ネットワーク、ヘルスケア、サービス システム … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, cs.PF, math.PR | Quantifying the Cost of Learning in Queueing Systems はコメントを受け付けていません

Distinguishing Risk Preferences using Repeated Gambles

投稿日: 2023年8月15日 作成者: jarxiv

要約 繰り返されるギャンブルのシーケンスは、人間または人工意思決定エージェントの … 続きを読む →

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Generative Modelling of Lévy Area for High Order SDE Simulation

投稿日: 2023年8月7日 作成者: jarxiv

要約 SDEsの解を数値シミュレーションする場合、O(￢sqrt{h}) (hは … 続きを読む →

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Tensor Programs IVb: Adaptive Optimization in the Infinite-Width Limit

投稿日: 2023年8月4日 作成者: jarxiv

要約 確率的勾配降下(SGD)を超えて、Adamのような適応的最適化器によって訓 … 続きを読む →

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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 →

カテゴリー: 65D15, 68Q12, 68T07, cs.LG, math.PR, quant-ph | Universal Approximation Theorem and error bounds for quantum neural networks and quantum reservoirs はコメントを受け付けていません

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