「math.ST」カテゴリーアーカイブ

Asymptotic Bounds for Smoothness Parameter Estimates in Gaussian Process Interpolation

投稿日: 2023年11月28日 作成者: jarxiv

要約 コンピューター実験の出力などの決定論的応答関数を、マトリックス共分散カーネ … 続きを読む →

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A path-norm toolkit for modern networks: consequences, promises and challenges

投稿日: 2023年11月27日 作成者: jarxiv

要約 この作業では、バイアスのある一般的な DAG ReLU ネットワーク、スキ … 続きを読む →

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Covariance alignment: from maximum likelihood estimation to Gromov-Wasserstein

投稿日: 2023年11月23日 作成者: jarxiv

要約 特徴アライメント手法は、データのプール、アノテーション、比較のために多くの … 続きを読む →

カテゴリー: 05C60, 49Q22, 62R07, 90B80, cs.LG, G.3, math.ST, Primary 62C20, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Covariance alignment: from maximum likelihood estimation to Gromov-Wasserstein はコメントを受け付けていません

Optimality in Mean Estimation: Beyond Worst-Case, Beyond Sub-Gaussian, and Beyond $1+α$ Moments

投稿日: 2023年11月22日 作成者: jarxiv

要約 貴重なデータから抽出できるものの限界を理解するという目標により、平均推定な … 続きを読む →

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Estimation of entropy-regularized optimal transport maps between non-compactly supported measures

投稿日: 2023年11月21日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、サブガウスであるソース測定値とターゲット測定値の間の二乗ユー … 続きを読む →

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Open Problem: Learning with Variational Objectives on Measures

投稿日: 2023年11月17日 作成者: jarxiv

要約 統計学習の理論は、関数で表現される変分目標に焦点を当ててきました。 このノ … 続きを読む →

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Semidefinite programs simulate approximate message passing robustly

投稿日: 2023年11月16日 作成者: jarxiv

要約 近似メッセージ パッシング (AMP) は、行列累乗反復を一般化する反復ア … 続きを読む →

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Supervised learning with probabilistic morphisms and kernel mean embeddings

投稿日: 2023年11月16日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、正しい損失関数の概念を使用して、教師あり学習への 2 つのア … 続きを読む →

カテゴリー: 18N99, 46N30, 60B10, 62G05, cs.LG, math.CT, math.FA, math.PR, math.ST, stat.TH | Supervised learning with probabilistic morphisms and kernel mean embeddings はコメントを受け付けていません

Causal Discovery under Latent Class Confounding

投稿日: 2023年11月14日 作成者: jarxiv

要約 有向非循環グラフは、システムの因果構造をモデル化するために使用されます。 … 続きを読む →

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Incorporating sufficient physical information into artificial neural networks: a guaranteed improvement via physics-based Rao-Blackwellization

投稿日: 2023年11月13日 作成者: jarxiv

要約 Rao-Blackwellization の概念は、物理情報による人工ニュ … 続きを読む →

カテゴリー: 62B05, 68T07, 74-10 (Primary), 74B20, 74R05, cs.AI, cs.CE, I.2.1, math.ST, stat.TH | Incorporating sufficient physical information into artificial neural networks: a guaranteed improvement via physics-based Rao-Blackwellization はコメントを受け付けていません