stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Universal approximation property of Banach space-valued random feature models including random neural networks

要約 大規模なカーネル近似のためのデータ駆動型教師あり機械学習手法である、ランダ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.PR, stat.ML | Universal approximation property of Banach space-valued random feature models including random neural networks はコメントを受け付けていません

On high-dimensional modifications of the nearest neighbor classifier

要約 最近傍分類器はおそらく、文献で入手可能な最も単純で一般的なノンパラメトリッ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | On high-dimensional modifications of the nearest neighbor classifier はコメントを受け付けていません

Optimal Robust Estimation under Local and Global Corruptions: Stronger Adversary and Smaller Error

要約 アルゴリズムによる堅牢な統計は伝統的に、サンプルのごく一部が恣意的に破損す … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Optimal Robust Estimation under Local and Global Corruptions: Stronger Adversary and Smaller Error はコメントを受け付けていません

Temporal Graph Rewiring with Expander Graphs

要約 現実世界のネットワークにおける進化する関係は、多くの場合、時間グラフによっ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.SI, stat.ML | Temporal Graph Rewiring with Expander Graphs はコメントを受け付けていません

ExDBN: Exact learning of Dynamic Bayesian Networks

要約 データからの因果学習は近年大きな注目を集めています。 因果関係を捉える方法 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | ExDBN: Exact learning of Dynamic Bayesian Networks はコメントを受け付けていません

ExDBN: Exact learning of Dynamic Bayesian Networks

要約 データからの因果学習は近年大きな注目を集めています。 因果関係を捉える方法 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | ExDBN: Exact learning of Dynamic Bayesian Networks はコメントを受け付けていません

LDAdam: Adaptive Optimization from Low-Dimensional Gradient Statistics

要約 大規模モデルをトレーニングするためのメモリ効率の高いオプティマイザーである … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC, stat.ML | LDAdam: Adaptive Optimization from Low-Dimensional Gradient Statistics はコメントを受け付けていません

Statistical Inference for Temporal Difference Learning with Linear Function Approximation

要約 マルコフ決定プロセス (MDP) における特定のポリシーの価値関数に対する … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Statistical Inference for Temporal Difference Learning with Linear Function Approximation はコメントを受け付けていません

MNIST-Nd: a set of naturalistic datasets to benchmark clustering across dimensions

要約 記録技術の進歩により、多くの科学分野にわたって大規模な高次元データセットが … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | MNIST-Nd: a set of naturalistic datasets to benchmark clustering across dimensions はコメントを受け付けていません

Theoretical Insights into Line Graph Transformation on Graph Learning

要約 折れ線グラフの変換はグラフ理論で広く研究されており、折れ線グラフの各ノード … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.CO, stat.ML | Theoretical Insights into Line Graph Transformation on Graph Learning はコメントを受け付けていません