「math.ST」カテゴリーアーカイブ

Efficiently Learning One-Hidden-Layer ReLU Networks via Schur Polynomials

投稿日: 2023年7月26日 作成者: jarxiv

要約 二乗損失に関して $\mathbb{R}^d$ 上の標準ガウス分布の下で … 続きを読む →

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Nonparametric Linear Feature Learning in Regression Through Regularisation

投稿日: 2023年7月26日 作成者: jarxiv

要約 表現学習は、特にノンパラメトリック手法では困難が多い高次元データのコンテキ … 続きを読む →

カテゴリー: 62F10, 62G08, 65K10, cs.AI, cs.LG, I.2.6, math.ST, stat.ME, stat.TH | Nonparametric Linear Feature Learning in Regression Through Regularisation はコメントを受け付けていません

Efficiently Learning One-Hidden-Layer ReLU Networks via Schur Polynomials

投稿日: 2023年7月25日 作成者: jarxiv

要約 二乗損失に関して $\mathbb{R}^d$ 上の標準ガウス分布の下で … 続きを読む →

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Provable Benefits of Policy Learning from Human Preferences in Contextual Bandit Problems

投稿日: 2023年7月25日 作成者: jarxiv

要約 意思決定の問題における重要なタスクは、報酬エンジニアリングです。 実際には … 続きを読む →

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Nonparametric Linear Feature Learning in Regression Through Regularisation

投稿日: 2023年7月25日 作成者: jarxiv

要約 表現学習は、特にノンパラメトリック手法では困難が多い高次元データのコンテキ … 続きを読む →

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Bayesian taut splines for estimating the number of modes

投稿日: 2023年7月24日 作成者: jarxiv

要約 確率密度関数のモードの数はモデルの複雑さを表し、既存の部分母集団の数とみな … 続きを読む →

カテゴリー: 62C10, 62C86 (Secondary), 62F15, 62G05, cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Bayesian taut splines for estimating the number of modes はコメントを受け付けていません

Sequential Kernelized Independence Testing

投稿日: 2023年7月20日 作成者: jarxiv

要約 独立性テストは、データを収集する前にサンプル サイズを固定するバッチ設定で … 続きを読む →

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Adaptive Linear Estimating Equations

投稿日: 2023年7月17日 作成者: jarxiv

要約 逐次データ収集は、データ収集プロセスの効率を高めるために広く採用されている … 続きを読む →

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Performance of $\ell_1$ Regularization for Sparse Convex Optimization

投稿日: 2023年7月17日 作成者: jarxiv

要約 実際には広く採用されているにもかかわらず、LASSO およびグループ LA … 続きを読む →

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Identifiability Guarantees for Causal Disentanglement from Soft Interventions

投稿日: 2023年7月13日 作成者: jarxiv

要約 因果関係の解きほぐしは、因果モデルを通じて相互に関連する潜在変数を使用して … 続きを読む →

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