「math.ST」カテゴリーアーカイブ

Estimating a Function and Its Derivatives Under a Smoothness Condition

投稿日: 2024年5月17日 作成者: jarxiv

要約 n 個の観測値のノイズの多いデータセットから未知の関数 f* とその偏導関 … 続きを読む →

カテゴリー: 62G08, 62G20, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Estimating a Function and Its Derivatives Under a Smoothness Condition はコメントを受け付けていません

An invitation to the sample complexity of quantum hypothesis testing

投稿日: 2024年5月17日 作成者: jarxiv

要約 量子仮説検定 (QHT) は伝統的に情報理論の観点から研究されており、未知 … 続きを読む →

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Optimal Aggregation of Prediction Intervals under Unsupervised Domain Shift

投稿日: 2024年5月17日 作成者: jarxiv

要約 機械学習モデルが動的環境に導入されることが増えているため、分布の変化に伴う … 続きを読む →

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Adversarial Consistency and the Uniqueness of the Adversarial Bayes Classifier

投稿日: 2024年5月16日 作成者: jarxiv

要約 敵対的トレーニングは、堅牢な分類器を学習するための一般的な手法です。 これ … 続きを読む →

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Anytime-valid t-tests and confidence sequences for Gaussian means with unknown variance

投稿日: 2024年5月15日 作成者: jarxiv

要約 1976 年に、Lai は、未知の分散 $\sigma^2$ を持つガウス … 続きを読む →

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Decoding Geometric Properties in Non-Random Data from First Information-Theoretic Principles

投稿日: 2024年5月14日 作成者: jarxiv

要約 情報理論、測度理論、および理論的コンピューター科学の原理に基づいて、特にゼ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.CR, cs.IR, cs.IT, math.IT, math.ST, stat.TH | Decoding Geometric Properties in Non-Random Data from First Information-Theoretic Principles はコメントを受け付けていません

Intrinsic Bayesian Cramér-Rao Bound with an Application to Covariance Matrix Estimation

投稿日: 2024年5月13日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、推定するパラメータがリーマン多様体 (リーマン計量を備えた滑 … 続きを読む →

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Robust deep learning from weakly dependent data

投稿日: 2024年5月9日 作成者: jarxiv

要約 深層学習に関する最近の開発により、深層ニューラル ネットワーク推定器のいく … 続きを読む →

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Bayesian taut splines for estimating the number of modes

投稿日: 2024年5月9日 作成者: jarxiv

要約 確率密度関数のモードの数はモデルの複雑さを表し、部分母集団の数とみなすこと … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 62C10, 62F15, cs.LG, math.ST, secondary, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Bayesian taut splines for estimating the number of modes はコメントを受け付けていません

Is Transductive Learning Equivalent to PAC Learning?

投稿日: 2024年5月9日 作成者: jarxiv

要約 学習理論の分野におけるほとんどの研究は、効果的なおそらくほぼ正しい (PA … 続きを読む →

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