stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Efficient Estimation of Regularized Tyler’s M-Estimator Using Approximate LOOCV

要約 正則化係数$ \ alpha \ in(0,1)$を正規化する係数$ \ … 続きを読む

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Optimal Bounds for Adversarial Constrained Online Convex Optimization

要約 制約されたオンライン凸最適化(COCO)は、標準のオンライン凸最適化(OC … 続きを読む

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On the Training Convergence of Transformers for In-Context Classification of Gaussian Mixtures

要約 トランスは、実際にはコンテキスト学習(ICL)の印象的な能力を実証していま … 続きを読む

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On the Convergence Analysis of Muon

要約 ニューラルネットワークのパラメーターの大部分は、自然にマトリックスとして表 … 続きを読む

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COBRA: Contextual Bandit Algorithm for Ensuring Truthful Strategic Agents

要約 このペーパーでは、学習者がコンテキストとエージェントの報告された腕を順次観 … 続きを読む

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Keep Everyone Happy: Online Fair Division of Numerous Items with Few Copies

要約 このペーパーでは、学習者が公平性と効率の制約を満たしながら、エージェントの … 続きを読む

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IGNIS: A Neural Network Framework for Robust Parameter Estimation in Archimedean Copulas

要約 Archimedean Copulasのパラメーター推定は、特に複雑な依存 … 続きを読む

カテゴリー: 62-08, 62F10, 62H05, 62H12, 68T07, cs.LG, stat.ML | IGNIS: A Neural Network Framework for Robust Parameter Estimation in Archimedean Copulas はコメントを受け付けていません

Symplectic Generative Networks (SGNs): A Hamiltonian Framework for Invertible Deep Generative Modeling

要約 ハミルトニアンメカニクスを活用して潜在的なボリュームプレゼンティングマッピ … 続きを読む

カテゴリー: 37J39, 53D22, 62B10, 65P10, 68T07, 94A17, cs.LG, stat.ML | Symplectic Generative Networks (SGNs): A Hamiltonian Framework for Invertible Deep Generative Modeling はコメントを受け付けていません

Uncertainty Quantification with Proper Scoring Rules: Adjusting Measures to Prediction Tasks

要約 不確実性の定量化の問題に対処し、(厳密に)適切なスコアリングルールの既知の … 続きを読む

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Can Copulas Be Used for Feature Selection? A Machine Learning Study on Diabetes Risk Prediction

要約 正確な糖尿病のリスク予測は、複雑な健康データセットからの主要な機能の特定に … 続きを読む

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