「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

A Random Matrix Theory Perspective on the Spectrum of Learned Features and Asymptotic Generalization Capabilities

投稿日: 2024年10月25日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル ネットワークの重要な特性は、トレーニング中にデータに適応する能 … 続きを読む →

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Learning to Explore with Lagrangians for Bandits under Unknown Linear Constraints

投稿日: 2024年10月25日 作成者: jarxiv

要約 バンディットにおける純粋な探索は、ハイパーパラメータの調整やユーザー調査の … 続きを読む →

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Context is Key: A Benchmark for Forecasting with Essential Textual Information

投稿日: 2024年10月25日 作成者: jarxiv

要約 予測は、さまざまな領域にわたる意思決定において重要なタスクです。 数値デー … 続きを読む →

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Disentangled Representation Learning with the Gromov-Monge Gap

投稿日: 2024年10月25日 作成者: jarxiv

要約 ラベルのないデータから解きほぐされた表現を学習することは、機械学習における … 続きを読む →

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Estimating the Spectral Moments of the Kernel Integral Operator from Finite Sample Matrices

投稿日: 2024年10月25日 作成者: jarxiv

要約 入力データ分布からサンプリングされた特徴の構造を分析することは、入力と特徴 … 続きを読む →

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Semi-Implicit Functional Gradient Flow

投稿日: 2024年10月24日 作成者: jarxiv

要約 粒子ベースの変分推論法 (ParVI) は、粒子によって表されるノンパラメ … 続きを読む →

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Estimating the Spectral Moments of the Kernel Integral Operator from Finite Sample Matrices

投稿日: 2024年10月24日 作成者: jarxiv

要約 入力データ分布からサンプリングされた特徴の構造を分析することは、入力と特徴 … 続きを読む →

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Reinforcement Learning under Latent Dynamics: Toward Statistical and Algorithmic Modularity

投稿日: 2024年10月24日 作成者: jarxiv

要約 現実世界の強化学習の応用には、エージェントが複雑な高次元の観測値に基づいて … 続きを読む →

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Acquiring Better Load Estimates by Combining Anomaly and Change Point Detection in Power Grid Time-series Measurements

投稿日: 2024年10月24日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、電力網システムにおける負荷推定を改善するための、自動異常およ … 続きを読む →

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Posterior Sampling-based Online Learning for Episodic POMDPs

投稿日: 2024年10月24日 作成者: jarxiv

要約 POMDP での学習は、MDP よりもはるかに難しいことが知られています。 … 続きを読む →

カテゴリー: 93E35, cs.AI, cs.LG, cs.SY, eess.SY, stat.ML | Posterior Sampling-based Online Learning for Episodic POMDPs はコメントを受け付けていません