math.ST」カテゴリーアーカイブ

Graph Matching via convex relaxation to the simplex

要約 この論文では、2 つの入力グラフ間で可能な限り最適な位置合わせを見つけるこ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Graph Matching via convex relaxation to the simplex はコメントを受け付けていません

Causal Q-Aggregation for CATE Model Selection

要約 条件付き平均治療効果 (CATE) の正確な推定は、個別化された意思決定の … 続きを読む

カテゴリー: 62D20(Secondary), 62F07(Primary), cs.LG, econ.EM, math.ST, stat.ML, stat.TH | Causal Q-Aggregation for CATE Model Selection はコメントを受け付けていません

The noise level in linear regression with dependent data

要約 実現可能性の仮定が存在しない依存 ($\beta$-mixing) データ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | The noise level in linear regression with dependent data はコメントを受け付けていません

Optimal Scoring Rule Design under Partial Knowledge

要約 この論文では、プリンシパルがエージェントの信号分布について部分的な知識を持 … 続きを読む

カテゴリー: cs.GT, cs.LG, math.ST, stat.TH | Optimal Scoring Rule Design under Partial Knowledge はコメントを受け付けていません

Convergence of flow-based generative models via proximal gradient descent in Wasserstein space

要約 フローベースの生成モデルは、データの生成と可能性の計算において一定の利点を … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC, math.ST, stat.ML, stat.TH | Convergence of flow-based generative models via proximal gradient descent in Wasserstein space はコメントを受け付けていません

Provable Guarantees for Generative Behavior Cloning: Bridging Low-Level Stability and High-Level Behavior

要約 生成モデリングを使用して、複雑な専門家のデモンストレーションの動作の複製を … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Provable Guarantees for Generative Behavior Cloning: Bridging Low-Level Stability and High-Level Behavior はコメントを受け付けていません

Online Probabilistic Model Identification using Adaptive Recursive MCMC

要約 ベイジアン パラダイムは、不確実なパラメータにわたる確率分布全体を推定する … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.RO, math.ST, stat.TH | Online Probabilistic Model Identification using Adaptive Recursive MCMC はコメントを受け付けていません

Towards the Fundamental Limits of Knowledge Transfer over Finite Domains

要約 ラベル $\mathcal A$ 上の入力空間 $\mathcal S$ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.IT, cs.LG, math.IT, math.ST, stat.ML, stat.TH | Towards the Fundamental Limits of Knowledge Transfer over Finite Domains はコメントを受け付けていません

BEAUTY Powered BEAST

要約 私たちは、提案されている均一性の二値展開近似 (BEAUTY) アプローチ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.AP, stat.ME, stat.ML, stat.TH | BEAUTY Powered BEAST はコメントを受け付けていません

From Spectral Theorem to Statistical Independence with Application to System Identification

要約 高次元のランダム動的システムは遍在しています。これには、サイバー物理システ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.SY, eess.SY, math.PR, math.ST, stat.TH | From Spectral Theorem to Statistical Independence with Application to System Identification はコメントを受け付けていません