math.ST」カテゴリーアーカイブ

Asymptotically Optimal Fixed-Budget Best Arm Identification with Variance-Dependent Bounds

要約 我々は、予想される単純な後悔を最小限に抑えるための、固定予算のベストアーム … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, econ.EM, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Asymptotically Optimal Fixed-Budget Best Arm Identification with Variance-Dependent Bounds はコメントを受け付けていません

The Statistical Complexity of Interactive Decision Making

要約 バンディット問題から強化学習に至るまで、対話型学習と意思決定における基本的 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC, math.ST, stat.ML, stat.TH | The Statistical Complexity of Interactive Decision Making はコメントを受け付けていません

Differentially Private Statistical Inference through $β$-Divergence One Posterior Sampling

要約 差分プライバシー保証により、機密データを含む統計分析の結果を、参加する個人 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Differentially Private Statistical Inference through $β$-Divergence One Posterior Sampling はコメントを受け付けていません

Efficient Data-Driven Optimization with Noisy Data

要約 古典的なカルバック ライブラー距離またはエントロピー距離は、ノイズのないデ … 続きを読む

カテゴリー: 62C99, 90C15, cs.LG, math.OC, math.ST, stat.TH | Efficient Data-Driven Optimization with Noisy Data はコメントを受け付けていません

Statistical-Computational Tradeoffs in Mixed Sparse Linear Regression

要約 2 つの成分を含む混合スパース線形回帰の問題を考えます。ここでは、2 つの … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, math.ST, stat.ML, stat.TH | Statistical-Computational Tradeoffs in Mixed Sparse Linear Regression はコメントを受け付けていません

Transformers as Statisticians: Provable In-Context Learning with In-Context Algorithm Selection

要約 トランスフォーマー アーキテクチャに基づくニューラル シーケンス モデルは … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Transformers as Statisticians: Provable In-Context Learning with In-Context Algorithm Selection はコメントを受け付けていません

Principal subbundles for dimension reduction

要約 この論文では、点群の局所線形近似を組み合わせてより低次元のバンドルを取得す … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, math.DG, math.ST, stat.ME, stat.TH | Principal subbundles for dimension reduction はコメントを受け付けていません

Exploring Local Norms in Exp-concave Statistical Learning

要約 凸クラスで経験的リスク最小化を使用して、経験-凹損失を伴う確率的凸最適化の … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Exploring Local Norms in Exp-concave Statistical Learning はコメントを受け付けていません

Fitting an ellipsoid to a quadratic number of random points

要約 $\mathbb{R}^d$ の $n$ 個の標準ガウス乱数ベクトルを $ … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, math.PR, math.ST, stat.ML, stat.TH | Fitting an ellipsoid to a quadratic number of random points はコメントを受け付けていません

Bridging Offline Reinforcement Learning and Imitation Learning: A Tale of Pessimism

要約 オフライン(またはバッチ)強化学習(RL)アルゴリズムは、能動的なデータ収 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.OC, math.ST, stat.ML, stat.TH | Bridging Offline Reinforcement Learning and Imitation Learning: A Tale of Pessimism はコメントを受け付けていません