「math.ST」カテゴリーアーカイブ

Controlling Multiple Errors Simultaneously with a PAC-Bayes Bound

投稿日: 2024年2月23日 作成者: jarxiv

要約 現在の PAC ベイの一般化限界は、損失率やエラー率などのパフォーマンスの … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Controlling Multiple Errors Simultaneously with a PAC-Bayes Bound はコメントを受け付けていません

Generalising realisability in statistical learning theory under epistemic uncertainty

投稿日: 2024年2月23日 作成者: jarxiv

要約 この論文の目的は、学習分布とテスト分布が同じ基準セット、つまり確率分布の凸 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.ST, stat.TH | Generalising realisability in statistical learning theory under epistemic uncertainty はコメントを受け付けていません

The ODE Method for Asymptotic Statistics in Stochastic Approximation and Reinforcement Learning

投稿日: 2024年2月22日 作成者: jarxiv

要約 この論文は、確率的近似再帰 \[ \theta_{n+1}= \theta … 続きを読む →

カテゴリー: 60F17, 62L20, 68T05, cs.LG, math.ST, stat.TH | The ODE Method for Asymptotic Statistics in Stochastic Approximation and Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Asymptotics of Learning with Deep Structured (Random) Features

投稿日: 2024年2月22日 作成者: jarxiv

要約 大きなクラスの特徴マップについては、入力次元、隠れ層の幅、トレーニング サ … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Asymptotics of Learning with Deep Structured (Random) Features はコメントを受け付けていません

Multivariate Functional Linear Discriminant Analysis for the Classification of Short Time Series with Missing Data

投稿日: 2024年2月21日 作成者: jarxiv

要約 関数線形判別分析 (FLDA) は、LDA を介した多クラス分類と次元削減 … 続きを読む →

カテゴリー: 62R07, 62R10, cs.LG, math.ST, stat.TH | Multivariate Functional Linear Discriminant Analysis for the Classification of Short Time Series with Missing Data はコメントを受け付けていません

Nonlinear spiked covariance matrices and signal propagation in deep neural networks

投稿日: 2024年2月16日 作成者: jarxiv

要約 最近の多くの研究では、フィードフォワード ニューラル ネットワークの非線形 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.PR, math.ST, stat.ML, stat.TH | Nonlinear spiked covariance matrices and signal propagation in deep neural networks はコメントを受け付けていません

Concentrated Differential Privacy for Bandits

投稿日: 2024年2月16日 作成者: jarxiv

要約 Bandits は、逐次学習の理論的基盤および最新のレコメンダー システム … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.IT, cs.LG, math.IT, math.ST, stat.ML, stat.TH | Concentrated Differential Privacy for Bandits はコメントを受け付けていません

Learning Interpretable Concepts: Unifying Causal Representation Learning and Foundation Models

投稿日: 2024年2月15日 作成者: jarxiv

要約 インテリジェントな機械学習システムを構築するには、大きく 2 つのアプロー … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Learning Interpretable Concepts: Unifying Causal Representation Learning and Foundation Models はコメントを受け付けていません

A Novel Framework for Policy Mirror Descent with General Parameterization and Linear Convergence

投稿日: 2024年2月14日 作成者: jarxiv

要約 TRPO や PPO などの強化学習における最新のポリシー最適化手法の成功 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.OC, math.ST, stat.ML, stat.TH | A Novel Framework for Policy Mirror Descent with General Parameterization and Linear Convergence はコメントを受け付けていません

Towards a mathematical theory for consistency training in diffusion models

投稿日: 2024年2月13日 作成者: jarxiv

要約 拡散モデルのサンプリング段階での高い計算オーバーヘッドを軽減するために提案 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, math.ST, stat.ML, stat.TH | Towards a mathematical theory for consistency training in diffusion models はコメントを受け付けていません