「math.ST」カテゴリーアーカイブ

Differentially Private Sliced Inverse Regression: Minimax Optimality and Algorithm

投稿日: 2024年1月17日 作成者: jarxiv

要約 データ駆動型アプリケーションの普及が進んでいることにより、プライバシーの保 … 続きを読む →

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Nonlinear Meta-Learning Can Guarantee Faster Rates

投稿日: 2024年1月15日 作成者: jarxiv

要約 \emph{メタ学習} に関する最近の理論的研究の多くは、関連するタスクか … 続きを読む →

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Risk Assessment and Statistical Significance in the Age of Foundation Models

投稿日: 2024年1月10日 作成者: jarxiv

要約 基礎モデルの社会技術的リスクを定量化された統計的有意性で評価するための分布 … 続きを読む →

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Convergence of stochastic gradient descent schemes for Lojasiewicz-landscapes

投稿日: 2024年1月10日 作成者: jarxiv

要約 この記事では、基礎となる状況に関する弱い仮定の下で、運動量確率的勾配降下法 … 続きを読む →

カテゴリー: 60J20, 62L20, 65C05, cs.LG, math.PR, math.ST, stat.TH | Convergence of stochastic gradient descent schemes for Lojasiewicz-landscapes はコメントを受け付けていません

Mixture of multilayer stochastic block models for multiview clustering

投稿日: 2024年1月10日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、異なる情報源から得られる複数のクラスタリングを集約するための … 続きを読む →

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A non-asymptotic distributional theory of approximate message passing for sparse and robust regression

投稿日: 2024年1月9日 作成者: jarxiv

要約 高次元における古典的な漸近理論の崩壊により、高次元の統計的推定量の分布を特 … 続きを読む →

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Convex SGD: Generalization Without Early Stopping

投稿日: 2024年1月9日 作成者: jarxiv

要約 コンパクトな集合上の滑らかな凸関数の確率的勾配降下法に関連する汎化誤差を考 … 続きを読む →

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Compression, Generalization and Learning

投稿日: 2024年1月9日 作成者: jarxiv

要約 圧縮関数は、その情報内容を保持しながら、観測セットを縮小サイズのサブセット … 続きを読む →

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On the hardness of learning under symmetries

投稿日: 2024年1月4日 作成者: jarxiv

要約 我々は、勾配降下法による等変量ニューラルネットワークの学習問題を研究してい … 続きを読む →

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A unified recipe for deriving (time-uniform) PAC-Bayes bounds

投稿日: 2024年1月4日 作成者: jarxiv

要約 我々は、PAC-ベイズ一般化境界を導出するための統一的な枠組みを提示する。 … 続きを読む →

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