「math.ST」カテゴリーアーカイブ

BEAUTY Powered BEAST

投稿日: 2023年10月17日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、提案されている均一性の二値展開近似 (BEAUTY) アプローチ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.AP, stat.ME, stat.ML, stat.TH | BEAUTY Powered BEAST はコメントを受け付けていません

From Spectral Theorem to Statistical Independence with Application to System Identification

投稿日: 2023年10月17日 作成者: jarxiv

要約 高次元のランダム動的システムは遍在しています。これには、サイバー物理システ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.SY, eess.SY, math.PR, math.ST, stat.TH | From Spectral Theorem to Statistical Independence with Application to System Identification はコメントを受け付けていません

Comparing Comparators in Generalization Bounds

投稿日: 2023年10月17日 作成者: jarxiv

要約 トレーニングと母集団損失の間の不一致を測定する、任意の凸コンパレータ関数を … 続きを読む →

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, math.ST, stat.ML, stat.TH | Comparing Comparators in Generalization Bounds はコメントを受け付けていません

Prediction Risk and Estimation Risk of the Ridgeless Least Squares Estimator under General Assumptions on Regression Errors

投稿日: 2023年10月17日 作成者: jarxiv

要約 近年、最小 $\ell_2$ ノルム (リッジレス) 内挿最小二乗推定量に … 続きを読む →

カテゴリー: 62J05, 62J07, cs.LG, econ.EM, math.ST, stat.ML, stat.TH | Prediction Risk and Estimation Risk of the Ridgeless Least Squares Estimator under General Assumptions on Regression Errors はコメントを受け付けていません

Variational autoencoder with weighted samples for high-dimensional non-parametric adaptive importance sampling

投稿日: 2023年10月16日 作成者: jarxiv

要約 重み付けされたサンプルを使用した確率密度関数推定は、すべての適応重要度サン … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.TH | Variational autoencoder with weighted samples for high-dimensional non-parametric adaptive importance sampling はコメントを受け付けていません

Quasi-Arithmetic Mixtures, Divergence Minimization, and Bregman Information

投稿日: 2023年10月13日 作成者: jarxiv

要約 複雑な分布からサンプリングして正規化定数を推定するためのマルコフ連鎖モンテ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, math.ST, stat.TH | Quasi-Arithmetic Mixtures, Divergence Minimization, and Bregman Information はコメントを受け付けていません

Tightening Bounds on Probabilities of Causation By Merging Datasets

投稿日: 2023年10月13日 作成者: jarxiv

要約 因果関係の確率 (PoC) は、法律、医療、公共政策における意思決定におい … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, math.ST, stat.TH | Tightening Bounds on Probabilities of Causation By Merging Datasets はコメントを受け付けていません

Transformers as Decision Makers: Provable In-Context Reinforcement Learning via Supervised Pretraining

投稿日: 2023年10月13日 作成者: jarxiv

要約 オフライン強化学習データセットで事前トレーニングされた大規模なトランスフォ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Transformers as Decision Makers: Provable In-Context Reinforcement Learning via Supervised Pretraining はコメントを受け付けていません

Anonymous Learning via Look-Alike Clustering: A Precise Analysis of Model Generalization

投稿日: 2023年10月10日 作成者: jarxiv

要約 パーソナライズされたレコメンデーション システムの人気はますます高まってい … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Anonymous Learning via Look-Alike Clustering: A Precise Analysis of Model Generalization はコメントを受け付けていません

Optimal 1-Wasserstein Distance for WGANs

投稿日: 2023年10月6日 作成者: jarxiv

要約 Generative Adversarial Networks の背後で働 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Optimal 1-Wasserstein Distance for WGANs はコメントを受け付けていません