「math.ST」カテゴリーアーカイブ

Counterfactual reasoning: an analysis of in-context emergence

投稿日: 2025年6月6日 作成者: jarxiv

要約 大規模なニューラル言語モデル（LMS）は、コンテキスト内学習において顕著な … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, math.ST, stat.TH | コメントする

Batched Nonparametric Contextual Bandits

投稿日: 2025年6月5日 作成者: jarxiv

要約 バッチ制約の下でノンパラメトリックコンテキストバンディットを研究します。各 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | コメントする

What Makes Treatment Effects Identifiable? Characterizations and Estimators Beyond Unconfoundedness

投稿日: 2025年6月5日 作成者: jarxiv

要約 因果推論における平均治療効果（ATE）の広く使用されている推定器のほとんど … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, econ.EM, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | コメントする

Sample complexity of Schrödinger potential estimation

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 シュルオディンガー橋とSDEの確率的最適制御に基づく最新の生成モデリングア … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | コメントする

On the Benefits of Accelerated Optimization in Robust and Private Estimation

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 我々は、加速勾配法、特にFrank-Wolfe法と投影勾配降下法に基づく、 … 続きを読む →

カテゴリー: 62F10, 62F35, 62J05, 62J07, 68P27, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | コメントする

Spectral Clustering for Directed Graphs via Likelihood Estimation on Stochastic Block Models

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 グラフクラスタリングは、教師なし学習における基本的なタスクであり、実世界で … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.SI, math.ST, stat.ML, stat.TH | コメントする

Retrieval-Augmented Generation as Noisy In-Context Learning: A Unified Theory and Risk Bounds

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 検索支援型生成（RAG）は、外部知識を用いてLLMを支援することで、近年多 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR, cs.LG, math.ST, stat.TH | コメントする

Supervised Quadratic Feature Analysis: Information Geometry Approach for Dimensionality Reduction

投稿日: 2025年6月2日 作成者: jarxiv

要約 監視された次元削減は、クラスの識別性を最大化しながら、ラベル付きデータを低 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.DG, math.ST, stat.ML, stat.TH | コメントする

Generalization Dynamics of Linear Diffusion Models

投稿日: 2025年6月2日 作成者: jarxiv

要約 ターゲット分布から$ N $サンプルで有限データセットで訓練された拡散モデ … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | コメントする

Principled Out-of-Distribution Generalization via Simplicity

投稿日: 2025年5月29日 作成者: jarxiv

要約 現代の基礎モデルは、顕著な分散排出（OOD）一般化を示し、トレーニングデー … 続きを読む →

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