math.PR」カテゴリーアーカイブ

Why the Metric Backbone Preserves Community Structure

要約 重み付きグラフのメトリック バックボーンは、すべてのペアの最短パスの和集合 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.SI, math.PR | Why the Metric Backbone Preserves Community Structure はコメントを受け付けていません

LASER: A new method for locally adaptive nonparametric regression

要約 この記事では、可変帯域幅の局所多項式回帰を実行する、計算効率の高い局所適応 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.PR, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | LASER: A new method for locally adaptive nonparametric regression はコメントを受け付けていません

Gaussian entropic optimal transport: Schrödinger bridges and the Sinkhorn algorithm

要約 エントロピー最適輸送問題は、最適輸送問題の正規化バージョンです。 これらの … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.PR, stat.CO, stat.ML | Gaussian entropic optimal transport: Schrödinger bridges and the Sinkhorn algorithm はコメントを受け付けていません

Sharp bounds on aggregate expert error

要約 ナイーブ ベイズ設定としても知られる、条件付きで独立した専門家からのバイナ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.PR, math.ST, stat.ML, stat.TH | Sharp bounds on aggregate expert error はコメントを受け付けていません

Stably unactivated neurons in ReLU neural networks

要約 ニューラル ネットワークのアーキテクチャの選択は、そのニューラル ネットワ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.PR, stat.ML | Stably unactivated neurons in ReLU neural networks はコメントを受け付けていません

Learning payoffs while routing in skill-based queues

要約 サービス システム内のアプリケーションを動機として、適切なスキル セットを … 続きを読む

カテゴリー: 60K25, 90C27, 93E35, cs.LG, math.PR | Learning payoffs while routing in skill-based queues はコメントを受け付けていません

Differentially Private Low-dimensional Synthetic Data from High-dimensional Datasets

要約 差分プライベート合成データは、個人に関する機密情報を保護しながらデータ分析 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CR, cs.DS, cs.LG, math.PR, math.ST, stat.TH | Differentially Private Low-dimensional Synthetic Data from High-dimensional Datasets はコメントを受け付けていません

Uncertainty Quantification for Transformer Models for Dark-Pattern Detection

要約 トランスベースのモデルの不透明な性質は、特にユーザー インターフェイスのダ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, math.PR | Uncertainty Quantification for Transformer Models for Dark-Pattern Detection はコメントを受け付けていません

A Fisher-Rao gradient flow for entropy-regularised Markov decision processes in Polish spaces

要約 我々は、ポーランドの状態および行動空間を用いた無限地平線エントロピー正則化 … 続きを読む

カテゴリー: 60B05, 90C26, 90C40, 90C53, 93E20, cs.LG, math.OC, math.PR | A Fisher-Rao gradient flow for entropy-regularised Markov decision processes in Polish spaces はコメントを受け付けていません

Limit Theorems for Stochastic Gradient Descent with Infinite Variance

要約 確率的勾配降下法は、機械学習でモデルをトレーニングするための最も一般的なア … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.PR, stat.ML | Limit Theorems for Stochastic Gradient Descent with Infinite Variance はコメントを受け付けていません