「stat.CO」カテゴリーアーカイブ

Likelihood-Free Adaptive Bayesian Inference via Nonparametric Distribution Matching

投稿日: 2025年5月8日 作成者: jarxiv

要約 可能性が分析的に利用できず、計算に扱いにくい場合、おおよそのベイジアン計算 … 続きを読む →

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Bayesian computation with generative diffusion models by Multilevel Monte Carlo

投稿日: 2025年5月8日 作成者: jarxiv

要約 生成的拡散モデルは最近、ベイジアンの逆問題で確率的サンプリングを実行する強 … 続きを読む →

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Low degree conjecture implies sharp computational thresholds in stochastic block model

投稿日: 2025年4月29日 作成者: jarxiv

要約 対称確率的ブロックモデルのコンテキストにおける（拡張）低程度の推測（最近[ … 続きを読む →

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RandALO: Out-of-sample risk estimation in no time flat

投稿日: 2025年4月28日 作成者: jarxiv

要約 大規模な高次元データセットでトレーニングされたモデルのサンプル外のリスクを … 続きを読む →

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Efficient and Stable Multi-Dimensional Kolmogorov-Smirnov Distance

投稿日: 2025年4月16日 作成者: jarxiv

要約 確率分布間のコルモゴロフスミルノフ距離を多次元設定に延長し、この一般化にア … 続きを読む →

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Batch, match, and patch: low-rank approximations for score-based variational inference

投稿日: 2025年4月3日 作成者: jarxiv

要約 ブラックボックス変異推論（BBVI）は、完全な共分散行列を使用して多変量ガ … 続きを読む →

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shapr: Explaining Machine Learning Models with Conditional Shapley Values in R and Python

投稿日: 2025年4月3日 作成者: jarxiv

要約 このペーパーでは、RとPythonの両方で機械学習と統計回帰モデルのSha … 続きを読む →

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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 →

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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 | Explainable Bayesian deep learning through input-skip Latent Binary Bayesian Neural Networks はコメントを受け付けていません

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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