「math.ST」カテゴリーアーカイブ

Lossless Transformations and Excess Risk Bounds in Statistical Inference

投稿日: 2023年8月1日 作成者: jarxiv

要約 統計的推論における超過最小リスクを研究します。これは、観測された特徴ベクト … 続きを読む →

カテゴリー: 62C05, 62G10, 68P30, 94A17, cs.IT, cs.LG, G.3, math.IT, math.ST, stat.ML, stat.TH | Lossless Transformations and Excess Risk Bounds in Statistical Inference はコメントを受け付けていません

Hybrid quantum transfer learning for crack image classification on NISQ hardware

投稿日: 2023年8月1日 作成者: jarxiv

要約 量子コンピューターは、理論的基盤によれば、従来のビットと比較して著しく少な … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, eess.IV, math.ST, quant-ph, stat.TH | Hybrid quantum transfer learning for crack image classification on NISQ hardware はコメントを受け付けていません

Learning Transfer Operators by Kernel Density Estimation

投稿日: 2023年7月28日 作成者: jarxiv

要約 データからの伝達演算子の推論は、Ulam 法に依存する古典的な問題として定 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.DS, math.IT, math.ST, stat.CO, stat.TH | Learning Transfer Operators by Kernel Density Estimation はコメントを受け付けていません

Algorithmic Gaussianization through Sketching: Converting Data into Sub-gaussian Random Designs

投稿日: 2023年7月28日 作成者: jarxiv

要約 アルゴリズム ガウス化は、ランダム化されたスケッチまたはサンプリング手法を … 続きを読む →

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Estimating large causal polytrees from small samples

投稿日: 2023年7月27日 作成者: jarxiv

要約 比較的小さな ID から大きな因果ポリツリーを推定する問題を考えます。 サ … 続きを読む →

カテゴリー: 62D20, cs.LG, math.PR, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Estimating large causal polytrees from small samples はコメントを受け付けていません

Uniformity Testing over Hypergrids with Subcube Conditioning

投稿日: 2023年7月27日 作成者: jarxiv

要約 ハイパーグリッド $[m_1] \times \cdots \times … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DS, cs.IT, cs.LG, math.IT, math.PR, math.ST, stat.TH | Uniformity Testing over Hypergrids with Subcube Conditioning はコメントを受け付けていません

Actions Speak What You Want: Provably Sample-Efficient Reinforcement Learning of the Quantal Stackelberg Equilibrium from Strategic Feedbacks

投稿日: 2023年7月27日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、リーダーとフォロワーの構造を持つエピソード的なマルコフ ゲームで … 続きを読む →

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Reinterpreting survival analysis in the universal approximator age

投稿日: 2023年7月26日 作成者: jarxiv

要約 生存分析は統計ツールボックスに不可欠な部分です。 ただし、古典的な統計のほ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.ST, stat.TH | Reinterpreting survival analysis in the universal approximator age 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