stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Feature-wise and Sample-wise Adaptive Transfer Learning for High-dimensional Linear Regression

要約 特徴量の次元がサンプル サイズよりも大きい、高次元の線形回帰設定で転移学習 … 続きを読む

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Straightness of Rectified Flow: A Theoretical Insight into Wasserstein Convergence

要約 拡散モデルは、画像生成とノイズ除去のための強力なツールとして登場しました。 … 続きを読む

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Learning Differentiable Surrogate Losses for Structured Prediction

要約 構造化予測には、単純なスカラー値ではなく複雑な構造を予測する方法を学習する … 続きを読む

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Robust Reinforcement Learning under Diffusion Models for Data with Jumps

要約 強化学習 (RL) は、さまざまな領域にわたる複雑な意思決定タスクを解決す … 続きを読む

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Debiased Regression for Root-N-Consistent Conditional Mean Estimation

要約 この研究では、高次元回帰推定量とノンパラメトリック回帰推定量を含む回帰推定 … 続きを読む

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Parallelly Tempered Generative Adversarial Networks

要約 敵対的生成ネットワーク (GAN) は、複雑なデータ生成プロセスを捕捉する … 続きを読む

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Competing Bandits in Decentralized Large Contextual Matching Markets

要約 マルチエージェントのリソースに制約のあるマッチング市場における逐次学習は、 … 続きを読む

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Pairwise Markov Chains for Volatility Forecasting

要約 ペアワイズ マルコフ チェーン (PMC) は、よく知られている隠れマルコ … 続きを読む

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Search, Verify and Feedback: Towards Next Generation Post-training Paradigm of Foundation Models via Verifier Engineering

要約 機械学習の進化により、強力なモデルとよりスケーラブルな監視信号の開発がます … 続きを読む

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Recurrent Neural Goodness-of-Fit Test for Time Series

要約 時系列データは、正確な予測と意思決定が高度なモデリング技術に依存する金融や … 続きを読む

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