math.PR」カテゴリーアーカイブ

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

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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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Optimality and complexity of classification by random projection

要約 分類子の汎化誤差は、分類子が選択される一連の関数の複雑さに関係します。 ラ … 続きを読む

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The Compositional Structure of Bayesian Inference

要約 タイトル:ベイズ推論の構成的構造 要約:ベイズの法則は、新しい証拠に基づい … 続きを読む

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Learning Safety Filters for Unknown Discrete-Time Linear Systems

要約 タイトル:未知の離散時間線形システムの安全フィルタの学習 要約:未知モデル … 続きを読む

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The Signature Kernel

要約 【タイトル】シグネチャーカーネル 【要約】シグネチャーカーネルは、順次デー … 続きを読む

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