「math.ST」カテゴリーアーカイブ

Mixed moving average field guided learning for spatio-temporal data

投稿日: 2023年4月17日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：時空データのための混合移動平均フィールドによる学習 要約： &# … 続きを読む →

カテゴリー: 60E07, 60E15, 60G25, 60G60, 62C10, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Mixed moving average field guided learning for spatio-temporal data はコメントを受け付けていません

Minimax-Optimal Reward-Agnostic Exploration in Reinforcement Learning

投稿日: 2023年4月17日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：強化学習におけるミニマックス最適な報酬に無関心な探索 要約： & … 続きを読む →

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, cs.SY, eess.SY, math.IT, math.ST, stat.ML, stat.TH | Minimax-Optimal Reward-Agnostic Exploration in Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Lossy Compression of Large-Scale Radio Interferometric Data

投稿日: 2023年4月17日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：大規模な無線干渉計データの損失圧縮 要約： – ベー … 続きを読む →

カテゴリー: astro-ph.IM, cs.AI, cs.LG, math.ST, stat.TH | Lossy Compression of Large-Scale Radio Interferometric Data はコメントを受け付けていません

Regret Distribution in Stochastic Bandits: Optimal Trade-off between Expectation and Tail Risk

投稿日: 2023年4月11日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：確率バンディット問題におけるRegret分布：期待値とテールリス … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Regret Distribution in Stochastic Bandits: Optimal Trade-off between Expectation and Tail Risk はコメントを受け付けていません

Classification of Superstatistical Features in High Dimensions

投稿日: 2023年4月7日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：高次元空間におけるスーパー統計的特徴の分類 要約： &#8211 … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Classification of Superstatistical Features in High Dimensions はコメントを受け付けていません

Mixed Regression via Approximate Message Passing

投稿日: 2023年4月6日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：近似メッセージ伝達を用いた混合回帰 要約： – 著者 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, math.ST, stat.ML, stat.TH | Mixed Regression via Approximate Message Passing はコメントを受け付けていません

Existence and Minimax Theorems for Adversarial Surrogate Risks in Binary Classification

投稿日: 2023年4月6日 作成者: jarxiv

要約 タイトル: 二値分類における敵対的サロゲートリスクの存在と最小値定理 要約 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.TH | Existence and Minimax Theorems for Adversarial Surrogate Risks in Binary Classification はコメントを受け付けていません

Learning and Concentration for High Dimensional Linear Gaussians: an Invariant Subspace Approach

投稿日: 2023年4月5日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】高次元線形ガウス分布における学習と集中：不変部分空間アプローチ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.SY, eess.SY, math.ST, stat.ML, stat.TH | Learning and Concentration for High Dimensional Linear Gaussians: an Invariant Subspace Approach はコメントを受け付けていません

Iterated Block Particle Filter for High-dimensional Parameter Learning: Beating the Curse of Dimensionality

投稿日: 2023年4月5日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：高次元パラメータ学習のための繰り返しブロック粒子フィルター：次元 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.AP, stat.CO, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Iterated Block Particle Filter for High-dimensional Parameter Learning: Beating the Curse of Dimensionality はコメントを受け付けていません

Upper Bound of Real Log Canonical Threshold of Tensor Decomposition and its Application to Bayesian Inference

投稿日: 2023年4月4日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：テンソル分解の真実対数正規閾値の上限とベイズ推論への応用 要約： … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Upper Bound of Real Log Canonical Threshold of Tensor Decomposition and its Application to Bayesian Inference はコメントを受け付けていません