「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Variational Encoder-Decoders for Learning Latent Representations of Physical Systems

投稿日: 2024年12月9日 作成者: jarxiv

要約 物理システムの高次元パラメーターとシステムの高次元の観察可能な応答の間の関 … 続きを読む →

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Modular Duality in Deep Learning

投稿日: 2024年12月9日 作成者: jarxiv

要約 最適化理論の古い考え方では、勾配は二重ベクトルであるため、最初に重みが存在 … 続きを読む →

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Voronoi Candidates for Bayesian Optimization

投稿日: 2024年12月9日 作成者: jarxiv

要約 ベイジアン最適化 (BO) は、ブラックボックス関数を効率的に最適化するた … 続きを読む →

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xLSTM: Extended Long Short-Term Memory

投稿日: 2024年12月9日 作成者: jarxiv

要約 1990 年代に、コンスタント エラー カルーセルとゲーティングが長短期記 … 続きを読む →

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Evaluation of post-hoc interpretability methods in time-series classification

投稿日: 2024年12月9日 作成者: jarxiv

要約 事後解釈可能性手法は、ニューラル ネットワークの結果を説明するための重要な … 続きを読む →

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Leveraging Skills from Unlabeled Prior Data for Efficient Online Exploration

投稿日: 2024年12月9日 作成者: jarxiv

要約 教師なし事前トレーニングは、多くの教師ありドメインで変革をもたらしました。 … 続きを読む →

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From interpretability to inference: an estimation framework for universal approximators

投稿日: 2024年12月8日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、広範なクラスの汎用近似器を使用した推定と推論のための新しいフレー … 続きを読む →

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Kernel-Based Optimal Control: An Infinitesimal Generator Approach

投稿日: 2024年12月6日 作成者: jarxiv

要約 この論文は、無限次元再現カーネル ヒルベルト空間内での無限小生成器学習を使 … 続きを読む →

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Finite-sample performance of the maximum likelihood estimator in logistic regression

投稿日: 2024年12月6日 作成者: jarxiv

要約 ロジスティック回帰は、多変量共変量に対する二値応答の確率的依存性を記述する … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Finite-sample performance of the maximum likelihood estimator in logistic regression はコメントを受け付けていません

Limit Theorems for Stochastic Gradient Descent with Infinite Variance

投稿日: 2024年12月6日 作成者: jarxiv

要約 確率的勾配降下法は、機械学習でモデルをトレーニングするための最も一般的なア … 続きを読む →

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