math.ST」カテゴリーアーカイブ

Quantitative Error Bounds for Scaling Limits of Stochastic Iterative Algorithms

要約 確率的勾配降下法 (SGD) や確率的勾配ランジュバン力学 (SGLD) … 続きを読む

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A Near-optimal Algorithm for Learning Margin Halfspaces with Massart Noise

要約 Massart ノイズの存在下で $\gamma$-margin 半空間を … 続きを読む

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Supervised Kernel Thinning

要約 Dwivedi & Mackey (2024) のカーネル間引き … 続きを読む

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Optimal Federated Learning for Functional Mean Estimation under Heterogeneous Privacy Constraints

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) は、データのプライバシーとセキュリ … 続きを読む

カテゴリー: 62C20, 62F30, 62G08, 68P27, cs.LG, math.ST, stat.TH | コメントする

Gradient Equilibrium in Online Learning: Theory and Applications

要約 我々は、勾配平衡と呼ぶオンライン学習に関する新しい視点を提示します。つまり … 続きを読む

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Generalized Kernel Thinning

要約 Dwivedi と Mackey (2021) のカーネル間引き (KT) … 続きを読む

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Entangled Mean Estimation in High-Dimensions

要約 信号のサブセットモデルにおける高次元のもつれ平均推定のタスクを研究します。 … 続きを読む

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A Statistical Theory of Contrastive Pre-training and Multimodal Generative AI

要約 視覚と言語を組み合わせたシステムなど、マルチモーダルな生成 AI システム … 続きを読む

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Learning Spectral Methods by Transformers

要約 トランスフォーマーは、最新のLLMの構成要素として大きな利点を示している。 … 続きを読む

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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

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