stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Risk and cross validation in ridge regression with correlated samples

要約 近年、高次元リッジ回帰の理解が大幅に進歩しましたが、既存の理論ではトレーニ … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML | Risk and cross validation in ridge regression with correlated samples はコメントを受け付けていません

BetaExplainer: A Probabilistic Method to Explain Graph Neural Networks

要約 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、グラフ データの推論を実 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | BetaExplainer: A Probabilistic Method to Explain Graph Neural Networks はコメントを受け付けていません

Generalization Analysis for Deep Contrastive Representation Learning

要約 この論文では、深層ニューラル ネットワークを表現関数として採用する深層対比 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Generalization Analysis for Deep Contrastive Representation Learning はコメントを受け付けていません

Score and Distribution Matching Policy: Advanced Accelerated Visuomotor Policies via Matched Distillation

要約 視覚運動ポリシーの学習は、複雑なロボットの軌道をモデル化することで知られる … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.RO, stat.ML | Score and Distribution Matching Policy: Advanced Accelerated Visuomotor Policies via Matched Distillation はコメントを受け付けていません

AMUSE: Adaptive Model Updating using a Simulated Environment

要約 予測モデルは、基礎となるデータ分布が時間の経過とともに変化し、パフォーマン … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | AMUSE: Adaptive Model Updating using a Simulated Environment はコメントを受け付けていません

Trained Transformer Classifiers Generalize and Exhibit Benign Overfitting In-Context

要約 トランスフォーマーには教師あり学習アルゴリズムとして機能する能力があります … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Trained Transformer Classifiers Generalize and Exhibit Benign Overfitting In-Context はコメントを受け付けていません

A Fixed-Point Approach for Causal Generative Modeling

要約 我々は、構造的因果モデル (SCM) を因果的に順序付けされた変数上の固定 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | A Fixed-Point Approach for Causal Generative Modeling はコメントを受け付けていません

Performance evaluation of predictive AI models to support medical decisions: Overview and guidance

要約 予測人工知能 (AI) モデルのパフォーマンスを説明するための無数の尺度が … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | Performance evaluation of predictive AI models to support medical decisions: Overview and guidance はコメントを受け付けていません

Score and Distribution Matching Policy: Advanced Accelerated Visuomotor Policies via Matched Distillation

要約 視覚運動ポリシーの学習は、複雑なロボットの軌道をモデル化することで知られる … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.RO, stat.ML | Score and Distribution Matching Policy: Advanced Accelerated Visuomotor Policies via Matched Distillation はコメントを受け付けていません

Merging versus Ensembling in Multi-Study Prediction: Theoretical Insight from Random Effects

要約 複数の研究を使用して予測変数をトレーニングする場合の重要な決定点は、研究を … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Merging versus Ensembling in Multi-Study Prediction: Theoretical Insight from Random Effects はコメントを受け付けていません