stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Lifted Coefficient of Determination: Fast model-free prediction intervals and likelihood-free model comparison

要約 我々は $\textit{リフト線形モデル}$ を提案し、予測と観測の間の … 続きを読む

カテゴリー: 62Gxx, cs.LG, G.3, stat.ML | Lifted Coefficient of Determination: Fast model-free prediction intervals and likelihood-free model comparison はコメントを受け付けていません

Online-to-PAC generalization bounds under graph-mixing dependencies

要約 統計学習における従来の一般化の結果には、個別に抽出されたサンプルから作成さ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Online-to-PAC generalization bounds under graph-mixing dependencies はコメントを受け付けていません

Optimal Downsampling for Imbalanced Classification with Generalized Linear Models

要約 ダウンサンプリングまたはアンダーサンプリングは、大規模で非常に不均衡な分類 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Optimal Downsampling for Imbalanced Classification with Generalized Linear Models はコメントを受け付けていません

Analyzing Neural Scaling Laws in Two-Layer Networks with Power-Law Data Spectra

要約 ニューラル スケーリング則は、ディープ ニューラル ネットワークのパフォー … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Analyzing Neural Scaling Laws in Two-Layer Networks with Power-Law Data Spectra はコメントを受け付けていません

Linear Convergence of Diffusion Models Under the Manifold Hypothesis

要約 スコアマッチング生成モデルは、複雑な高次元データ分布からのサンプリングに成 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Linear Convergence of Diffusion Models Under the Manifold Hypothesis はコメントを受け付けていません

Unintentional Unalignment: Likelihood Displacement in Direct Preference Optimization

要約 Direct Preference Optimization (DPO) … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, stat.ML | Unintentional Unalignment: Likelihood Displacement in Direct Preference Optimization はコメントを受け付けていません

Learning Representations of Instruments for Partial Identification of Treatment Effects

要約 観察データから治療効果を信頼性高く推定することは、医学などの多くの分野にお … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | Learning Representations of Instruments for Partial Identification of Treatment Effects はコメントを受け付けていません

Hierarchical Universal Value Function Approximators

要約 強化学習値関数の複数の目標の集合に対するユニバーサル近似器の構築において重 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, I.2.6, stat.ML | Hierarchical Universal Value Function Approximators はコメントを受け付けていません

Gaussian Process Thompson Sampling via Rootfinding

要約 トンプソン サンプリング (TS) は、ベイジアン意思決定におけるシンプル … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC, stat.ML | Gaussian Process Thompson Sampling via Rootfinding はコメントを受け付けていません

Injective flows for star-like manifolds

要約 正規化フロー (NF) は、密度推定のための強力で効率的なモデルです。 多 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Injective flows for star-like manifolds はコメントを受け付けていません