「math.ST」カテゴリーアーカイブ

Representatividad Muestral en la Incertidumbre Simétrica Multivariada para la Selección de Atributos

投稿日: 2024年3月28日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、ランダムに生成された有益な特徴と非有益な特徴のさまざまな組み … 続きを読む →

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Generalization Bounds: Perspectives from Information Theory and PAC-Bayes

投稿日: 2024年3月28日 作成者: jarxiv

要約 理論的な機械学習における基本的な問題は一般化です。 過去数十年にわたり、P … 続きを読む →

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Differentially private multivariate medians

投稿日: 2024年3月27日 作成者: jarxiv

要約 最新のデータ分析には、厳格なプライバシー保証を満たす統計ツールが必要です。 … 続きを読む →

カテゴリー: 62G05, 62G35, 62H12, cs.CR, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Differentially private multivariate medians はコメントを受け付けていません

Sample complexity of quantum hypothesis testing

投稿日: 2024年3月27日 作成者: jarxiv

要約 量子仮説検定は伝統的に情報理論の観点から研究されており、未知の状態のサンプ … 続きを読む →

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On the rates of convergence for learning with convolutional neural networks

投稿日: 2024年3月26日 作成者: jarxiv

要約 私たちは畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) の近似と学習能力を研 … 続きを読む →

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A Wasserstein perspective of Vanilla GANs

投稿日: 2024年3月25日 作成者: jarxiv

要約 敵対的生成ネットワーク (GAN) の実証的な成功により、理論研究への関心 … 続きを読む →

カテゴリー: 62E17, 62G05, 68T07, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | A Wasserstein perspective of Vanilla GANs はコメントを受け付けていません

Sample Complexity of Offline Distributionally Robust Linear Markov Decision Processes

投稿日: 2024年3月20日 作成者: jarxiv

要約 オフライン強化学習 (RL) では、アクティブな探索が存在しないため、シミ … 続きを読む →

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Robust Sparse Estimation for Gaussians with Optimal Error under Huber Contamination

投稿日: 2024年3月18日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、平均推定、PCA、線形回帰に焦点を当てて、Huber の汚染モデ … 続きを読む →

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The Minimax Rate of HSIC Estimation for Translation-Invariant Kernels

投稿日: 2024年3月13日 作成者: jarxiv

要約 カーネル技術は、データ サイエンスと統計において最も影響力のあるアプローチ … 続きを読む →

カテゴリー: 46E22, 47B32, 62C20, 62G10, 94A15, cs.IT, cs.LG, G.3, math.IT, math.ST, stat.ML, stat.TH | The Minimax Rate of HSIC Estimation for Translation-Invariant Kernels はコメントを受け付けていません

Settling the Sample Complexity of Model-Based Offline Reinforcement Learning

投稿日: 2024年3月11日 作成者: jarxiv

要約 この論文は、事前に収集されたデータをさらに探索せずに使用して学習するオフラ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, cs.SY, eess.SY, math.IT, math.ST, stat.ML, stat.TH | Settling the Sample Complexity of Model-Based Offline Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません