stat.CO」カテゴリーアーカイブ

Optical ISAC: Fundamental Performance Limits and Transceiver Design

要約 この論文では、通信用の単一入力単一出力とセンシング用の単一入力複数出力を備 … 続きを読む

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Improved Random Features for Dot Product Kernels

要約 多項式カーネルや指数関数 (ソフトマックス) カーネルなどの内積カーネルは … 続きを読む

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$Φ$-DVAE: Physics-Informed Dynamical Variational Autoencoders for Unstructured Data Assimilation

要約 非構造化データを物理モデルに組み込むことは、データ同化において浮上している … 続きを読む

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Interpretable Machine Learning for TabPFN

要約 最近開発された事前データ適合ネットワーク (PFN) は、低データ領域のア … 続きを読む

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Scalable Monte Carlo for Bayesian Learning

要約 この本の目的は、ベイズ計算のコンテキストで広く適用されるマルコフ連鎖モンテ … 続きを読む

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Combining Wasserstein-1 and Wasserstein-2 proximals: robust manifold learning via well-posed generative flows

要約 $f$ダイバージェンスのWasserstein近接正則化を通じて低次元多様 … 続きを読む

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How to beat a Bayesian adversary

要約 ディープ ニューラル ネットワークやその他の最新の機械学習モデルは、敵対的 … 続きを読む

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Bayesian Federated Learning with Hamiltonian Monte Carlo: Algorithm and Theory

要約 この研究では、パラメーター推定と不確実性の定量化のために、新しく効率的なベ … 続きを読む

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Electrostatics-based particle sampling and approximate inference

要約 静電気力学とニュートン力学の原理に基づく、新しい粒子ベースのサンプリングと … 続きを読む

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Controlling Moments with Kernel Stein Discrepancies

要約 カーネル スタインの不一致 (KSD) は、分布近似の品質を測定し、ターゲ … 続きを読む

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