「math.ST」カテゴリーアーカイブ

Characteristic Learning for Provable One Step Generation

投稿日: 2024年7月17日 作成者: jarxiv

要約 我々は、敵対的生成ネットワーク (GAN) におけるサンプリングの効率とフ … 続きを読む →

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Adaptive Smooth Non-Stationary Bandits

投稿日: 2024年7月12日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、時間の関数としての報酬に関する高等階級の仮定によって捉えられるよ … 続きを読む →

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A Tutorial on Doubly Robust Learning for Causal Inference

投稿日: 2024年7月9日 作成者: jarxiv

要約 二重ロバスト学習は、傾向スコアと結果モデリングを統合することにより、観察デ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | A Tutorial on Doubly Robust Learning for Causal Inference はコメントを受け付けていません

Information limits and Thouless-Anderson-Palmer equations for spiked matrix models with structured noise

投稿日: 2024年7月9日 作成者: jarxiv

要約 構造化スパイクモデルに対するベイズ推論の典型的な問題、つまり低ランク信号が … 続きを読む →

カテゴリー: 62F15, 82B44, cond-mat.dis-nn, cs.IT, cs.LG, math.IT, math.ST, stat.TH | Information limits and Thouless-Anderson-Palmer equations for spiked matrix models with structured noise はコメントを受け付けていません

Sampling from the Mean-Field Stationary Distribution

投稿日: 2024年7月8日 作成者: jarxiv

要約 我々は、平均場SDEの定常分布からのサンプリングの複雑さ、あるいは同等に、 … 続きを読む →

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Linear causal disentanglement via higher-order cumulants

投稿日: 2024年7月8日 作成者: jarxiv

要約 線形因果離散化とは、因果表現学習における最近の手法であり、観測された変数の … 続きを読む →

カテゴリー: 13P15, 15A69, 62H22, 62R01, 68Q32, cs.LG, math.AG, math.CO, math.ST, stat.ML, stat.TH | Linear causal disentanglement via higher-order cumulants はコメントを受け付けていません

Towards Efficient and Optimal Covariance-Adaptive Algorithms for Combinatorial Semi-Bandits

投稿日: 2024年7月4日 作成者: jarxiv

要約 確率的組合せセミバンディットの問題を扱う。ここでは、$d$個の基本アイテム … 続きを読む →

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Characteristic Learning for Provable One Step Generation

投稿日: 2024年7月3日 作成者: jarxiv

要約 我々は、敵対的生成ネットワーク (GAN) におけるサンプリングの効率とフ … 続きを読む →

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Stationary Kernels and Gaussian Processes on Lie Groups and their Homogeneous Spaces II: non-compact symmetric spaces

投稿日: 2024年7月2日 作成者: jarxiv

要約 ガウス過程はおそらく、機械学習における時空間モデルの中で最も重要なクラスで … 続きを読む →

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The Computational Curse of Big Data for Bayesian Additive Regression Trees: A Hitting Time Analysis

投稿日: 2024年7月1日 作成者: jarxiv

要約 ベイジアン加法回帰ツリー (BART) は、因果推論などでよく使用される人 … 続きを読む →

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