math.ST」カテゴリーアーカイブ

Learning Dynamic Bayesian Networks from Data: Foundations, First Principles and Numerical Comparisons

要約 このペーパーでは、一定期間の複数の軌跡サンプルの形式のデータからダイナミッ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.TH | Learning Dynamic Bayesian Networks from Data: Foundations, First Principles and Numerical Comparisons はコメントを受け付けていません

Complexity of High-Dimensional Identity Testing with Coordinate Conditional Sampling

要約 私たちは高次元分布の同一性テスト問題を研究します。 入力として明示的な分布 … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, math.PR, math.ST, stat.TH | Complexity of High-Dimensional Identity Testing with Coordinate Conditional Sampling はコメントを受け付けていません

A Score-Based Density Formula, with Applications in Diffusion Generative Models

要約 スコアベースの生成モデル (SGM) は生成モデリングの分野に革命をもたら … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.PR, math.ST, stat.ML, stat.TH | A Score-Based Density Formula, with Applications in Diffusion Generative Models はコメントを受け付けていません

Implicit Regularization Paths of Weighted Neural Representations

要約 事前学習された特徴の (観察) 重み付けによって誘発される暗黙的な正則化効 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Implicit Regularization Paths of Weighted Neural Representations はコメントを受け付けていません

A Statistical Framework of Watermarks for Large Language Models: Pivot, Detection Efficiency and Optimal Rules

要約 ChatGPT が 2022 年 11 月に導入されて以来、大規模言語モデ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.CR, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | A Statistical Framework of Watermarks for Large Language Models: Pivot, Detection Efficiency and Optimal Rules はコメントを受け付けていません

Unveiling the Statistical Foundations of Chain-of-Thought Prompting Methods

要約 思考連鎖 (CoT) プロンプトとその変形は、事前トレーニングされた大規模 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Unveiling the Statistical Foundations of Chain-of-Thought Prompting Methods はコメントを受け付けていません

The Benefits of Balance: From Information Projections to Variance Reduction

要約 複数のモダリティ/ソースにわたるデータのバランシングは、ユニバーサル表現学 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | The Benefits of Balance: From Information Projections to Variance Reduction はコメントを受け付けていません

Augmented Functional Random Forests: Classifier Construction and Unbiased Functional Principal Components Importance through Ad-Hoc Conditional Permutations

要約 この論文では、関数データ分析 (FDA) とツリーベースの手法を統合し、高 … 続きを読む

カテゴリー: 62G05, 62H30, 62J99, 68T05, 68T20, cs.LG, G.3, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Augmented Functional Random Forests: Classifier Construction and Unbiased Functional Principal Components Importance through Ad-Hoc Conditional Permutations はコメントを受け付けていません

Double Descent: Understanding Linear Model Estimation of Nonidentifiable Parameters and a Model for Overfitting

要約 通常の最小二乗推定と、p > n の問題および新しい観測の予測に関連する問 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Double Descent: Understanding Linear Model Estimation of Nonidentifiable Parameters and a Model for Overfitting はコメントを受け付けていません

Robust spectral clustering with rank statistics

要約 この論文では、ノイズの多いデータ行列における潜在構造回復のためのロバストな … 続きを読む

カテゴリー: 62G35, 62H12, 62H30, cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Robust spectral clustering with rank statistics はコメントを受け付けていません