「stat.CO」カテゴリーアーカイブ

An Overview of Low-Rank Structures in the Training and Adaptation of Large Models

投稿日: 2025年3月26日 作成者: jarxiv

要約 深い学習の台頭により、信号処理と機械学習のデータ処理と予測に革命をもたらし … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, eess.SP, math.OC, stat.CO, stat.ML | コメントする

Explainable Bayesian deep learning through input-skip Latent Binary Bayesian Neural Networks

投稿日: 2025年3月14日 作成者: jarxiv

要約 人工ニューラルネットワーク（ANN）を使用した自然現象のモデリングは、多く … 続きを読む →

カテゴリー: 05A16, 60J22, 62-02, 62-09, 62F07, 62F15, 62J05, 62J12, 62J99, 62M05, 90C27, 90C59, 92D20, cs.AI, cs.LG, G.1.6, stat.CO, stat.ME, stat.ML | コメントする

Neural Network-Based Change Point Detection for Large-Scale Time-Evolving Data

投稿日: 2025年3月13日 作成者: jarxiv

要約 このペーパーでは、多変量時間発生データの変化点を検出して検索する問題を研究 … 続きを読む →

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A Deterministic Sampling Method via Maximum Mean Discrepancy Flow with Adaptive Kernel

投稿日: 2025年3月12日 作成者: jarxiv

要約 最大平均の不一致（MMD）としても知られるカーネルの不一致を最小化すること … 続きを読む →

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Generative Adversarial Networks for High-Dimensional Item Factor Analysis: A Deep Adversarial Learning Algorithm

投稿日: 2025年3月6日 作成者: jarxiv

要約 深い学習と表現学習の進歩により、より効率的で正確なパラメーター推定を可能に … 続きを読む →

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Multiple Linked Tensor Factorization

投稿日: 2025年2月28日 作成者: jarxiv

要約 生物医学研究およびその他の分野では、マルチソースとマルチウェイの両方である … 続きを読む →

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Compactly-supported nonstationary kernels for computing exact Gaussian processes on big data

投稿日: 2025年2月25日 作成者: jarxiv

要約 ガウスプロセス（GP）は、確率的関数近似、確率モデリング、および非線形プロ … 続きを読む →

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BNEM: A Boltzmann Sampler Based on Bootstrapped Noised Energy Matching

投稿日: 2025年2月20日 作成者: jarxiv

要約 ボルツマン分布から独立した同一分布（IID）サンプルを生成できる効率的なサ … 続きを読む →

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Natural Variational Annealing for Multimodal Optimization

投稿日: 2025年2月12日 作成者: jarxiv

要約 3つの基本的な概念の強度を組み合わせて、ブラックボックスの非コンセン型目標 … 続きを読む →

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Case for a unified surrogate modelling framework in the age of AI

投稿日: 2025年2月11日 作成者: jarxiv

要約 代理モデルは、自然科学、エンジニアリング、および機械学習で広く使用されてお … 続きを読む →

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