「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Structured and Balanced Multi-Component and Multi-Layer Neural Networks

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 本研究では、複雑な特徴を持つ関数を、自由度と計算コストの両面から正確かつ効 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, cs.NE, math.NA, stat.ML | Structured and Balanced Multi-Component and Multi-Layer Neural Networks はコメントを受け付けていません

GL-LowPopArt: A Nearly Instance-Wise Minimax Estimator for Generalized Low-Rank Trace Regression

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 我々は、一般化された低ランクのトレース回帰のための新しいCatoniスタイ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | GL-LowPopArt: A Nearly Instance-Wise Minimax Estimator for Generalized Low-Rank Trace Regression はコメントを受け付けていません

Spectral Clustering for Directed Graphs via Likelihood Estimation on Stochastic Block Models

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 グラフクラスタリングは、教師なし学習における基本的なタスクであり、実世界で … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.SI, math.ST, stat.ML, stat.TH | Spectral Clustering for Directed Graphs via Likelihood Estimation on Stochastic Block Models はコメントを受け付けていません

On the Stability of Graph Convolutional Neural Networks: A Probabilistic Perspective

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)は、グラフ構造のデータを解 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, eess.SP, stat.ML | On the Stability of Graph Convolutional Neural Networks: A Probabilistic Perspective はコメントを受け付けていません

Unifying and extending Diffusion Models through PDEs for solving Inverse Problems

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 拡散モデルは、コンピュータビジョンや科学的機械学習(SciML)に応用され … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.CO, stat.ML | Unifying and extending Diffusion Models through PDEs for solving Inverse Problems はコメントを受け付けていません

Gaussian mixture models as a proxy for interacting language models

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル（LLM）は、多くの場面で人間の能力や行動と一致する能力を … 続きを読む →

カテゴリー: 62R07, cs.CL, cs.LG, stat.ML | Gaussian mixture models as a proxy for interacting language models はコメントを受け付けていません

Understanding Federated Learning from IID to Non-IID dataset: An Experimental Study

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 プライバシーに関する懸念やデータ規制が高まる中、分散化されたデータソース間 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | Understanding Federated Learning from IID to Non-IID dataset: An Experimental Study はコメントを受け付けていません

HardNet: Hard-Constrained Neural Networks with Universal Approximation Guarantees

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 入出力関係の事前知識や仕様を機械学習モデルに組み込むことは、限られたデータ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | HardNet: Hard-Constrained Neural Networks with Universal Approximation Guarantees はコメントを受け付けていません

Generalization Bounds for Heavy-Tailed SDEs through the Fractional Fokker-Planck Equation

投稿日: 2025年6月3日 作成者: jarxiv

要約 重尾の確率的最適化アルゴリズムの一般化特性を理解することで、過去数年間で注 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Generalization Bounds for Heavy-Tailed SDEs through the Fractional Fokker-Planck Equation はコメントを受け付けていません

(Im)possibility of Automated Hallucination Detection in Large Language Models

投稿日: 2025年6月3日 作成者: jarxiv

要約 自動幻覚検出は可能ですか？ この作業では、大規模な言語モデル（LLM）によ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, stat.ML | (Im)possibility of Automated Hallucination Detection in Large Language Models はコメントを受け付けていません