math.PR」カテゴリーアーカイブ

Strategy Complexity of Point Payoff, Mean Payoff and Total Payoff Objectives in Countable MDPs

要約 実数値の遷移報酬を持つ可算無限マルコフ決定過程(MDP)を研究する。各無限 … 続きを読む

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Gaussian Universality of Perceptrons with Random Labels

要約 多くの理論的設定では古典的ですが、特に統計物理学に触発された研究では、ガウ … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, math.PR, math.ST, stat.ML, stat.TH | Gaussian Universality of Perceptrons with Random Labels はコメントを受け付けていません

Infinite-Dimensional Diffusion Models for Function Spaces

要約 拡散ベースの生成モデルを無限次元で定義し、それらを関数の生成モデリングに適 … 続きを読む

カテゴリー: 60Hxx, 68T99, cs.LG, math.PR, stat.ML | Infinite-Dimensional Diffusion Models for Function Spaces はコメントを受け付けていません

Uniformity Testing over Hypergrids with Subcube Conditioning

要約 $\tilde{O}(\text{poly}(m)\sqrt{n}/\ep … 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

Active Inference Tree Search in Large POMDPs

要約 前もって効率的に計画を立てる能力は、生物と人工システムの両方にとって重要で … 続きを読む

カテゴリー: 68Q07, 68T20, 68W27, 90C40, cs.AI, G.3, math.PR, q-bio.NC | Active Inference Tree Search in Large POMDPs はコメントを受け付けていません

Utilising the CLT Structure in Stochastic Gradient based Sampling : Improved Analysis and Faster Algorithms

要約 確率的勾配ランジュバン ダイナミクス (SGLD) や相互作用粒子動力学 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.MA, math.OC, math.PR | Utilising the CLT Structure in Stochastic Gradient based Sampling : Improved Analysis and Faster Algorithms はコメントを受け付けていません

Stochastic Modified Flows, Mean-Field Limits and Dynamics of Stochastic Gradient Descent

要約 確率的修正フローと呼ばれる小さな学習率領域における確率的勾配降下の新しい制 … 続きを読む

カテゴリー: 46G05, 60G57, 60H15, 68T07, cs.LG, math.AP, math.PR, Primary 60J05, Secondary 60G46, stat.ML | Stochastic Modified Flows, Mean-Field Limits and Dynamics of Stochastic Gradient Descent はコメントを受け付けていません

A function space perspective on stochastic shape evolution

要約 生物学における生物の形状の進化など、形状データのランダム性のモデル化には、 … 続きを読む

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Learning Generalized Hybrid Proximity Representation for Image Recognition

要約 最近、深層計量学習手法が注目されました。学習された距離表現は、サンプル間の … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, math.PR, stat.ML | Learning Generalized Hybrid Proximity Representation for Image Recognition はコメントを受け付けていません

Posterior-Variance-Based Error Quantification for Inverse Problems in Imaging

要約 この作業では、逆イメージング問題のベイジアン正則化でピクセル単位のエラー境 … 続きを読む

カテゴリー: 62F15, 65C40, 65C60, 65J22, 68U10, cs.CV, math.PR | Posterior-Variance-Based Error Quantification for Inverse Problems in Imaging はコメントを受け付けていません