「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Fine-Grained Uncertainty Quantification via Collisions

投稿日: 2025年5月21日 作成者: jarxiv

要約 アレアトリック不確実性定量化（UQ）のための新しい直感的なメトリックを提案 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, math.ST, stat.ML, stat.TH | Fine-Grained Uncertainty Quantification via Collisions はコメントを受け付けていません

Exploring Non-Convex Discrete Energy Landscapes: An Efficient Langevin-Like Sampler with Replica Exchange

投稿日: 2025年5月21日 作成者: jarxiv

要約 グラデーションベースの離散サンプラー（GDS）は、離散エネルギーのランドス … 続きを読む →

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How Effective Can Dropout Be in Multiple Instance Learning ?

投稿日: 2025年5月21日 作成者: jarxiv

要約 複数のインスタンス学習（MIL）は、さまざまなアプリケーションに人気のある … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, eess.IV, stat.ML | How Effective Can Dropout Be in Multiple Instance Learning ? はコメントを受け付けていません

Minimum-Excess-Work Guidance

投稿日: 2025年5月21日 作成者: jarxiv

要約 過剰な作業を最小限に抑えることにより、統計力学に根ざした概念と最適な輸送へ … 続きを読む →

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A Dataless Reinforcement Learning Approach to Rounding Hyperplane Optimization for Max-Cut

投稿日: 2025年5月21日 作成者: jarxiv

要約 最大カット（maxcut）の問題はNP不完全であり、その最適なソリューショ … 続きを読む →

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Scalable Importance Sampling in High Dimensions with Low-Rank Mixture Proposals

投稿日: 2025年5月20日 作成者: jarxiv

要約 重要性サンプリングは、サンプリング分布をまれな関心のあるイベントに偏らせる … 続きを読む →

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Minimum-Excess-Work Guidance

投稿日: 2025年5月20日 作成者: jarxiv

要約 過剰な作業を最小限に抑えることにより、統計力学に根ざした概念と最適な輸送へ … 続きを読む →

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Learning by solving differential equations

投稿日: 2025年5月20日 作成者: jarxiv

要約 現代の深い学習アルゴリズムは、主な学習方法として勾配降下のバリエーションを … 続きを読む →

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A Dataless Reinforcement Learning Approach to Rounding Hyperplane Optimization for Max-Cut

投稿日: 2025年5月20日 作成者: jarxiv

要約 最大カット（maxcut）の問題はNP不完全であり、その最適なソリューショ … 続きを読む →

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Gluon: Making Muon & Scion Great Again! (Bridging Theory and Practice of LMO-based Optimizers for LLMs)

投稿日: 2025年5月20日 作成者: jarxiv

要約 深い学習最適化の最近の開発により、$ \ sf muon $や$ \ sf … 続きを読む →

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