「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

A Poincaré Inequality and Consistency Results for Signal Sampling on Large Graphs

投稿日: 2024年10月10日 作成者: jarxiv

要約 学習モデルの複雑さはグラフのサイズに応じて増加するため、大規模なグラフ機械 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | A Poincaré Inequality and Consistency Results for Signal Sampling on Large Graphs はコメントを受け付けていません

Collusion Detection with Graph Neural Networks

投稿日: 2024年10月10日 作成者: jarxiv

要約 共謀は、企業が密かに協力して不正行為を行う複雑な現象です。 この論文では、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, econ.EM, stat.ML | Collusion Detection with Graph Neural Networks はコメントを受け付けていません

A Stability Principle for Learning under Non-Stationarity

投稿日: 2024年10月10日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、非定常環境における統計学習のための多用途のフレームワークを開発し … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, 90C15, cs.AI, cs.LG, math.OC, stat.ML | A Stability Principle for Learning under Non-Stationarity はコメントを受け付けていません

One Initialization to Rule them All: Fine-tuning via Explained Variance Adaptation

投稿日: 2024年10月10日 作成者: jarxiv

要約 基盤モデル (FM) は大規模なデータセットで事前トレーニングされ、特定の … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, stat.ML | One Initialization to Rule them All: Fine-tuning via Explained Variance Adaptation はコメントを受け付けていません

Are causal effect estimations enough for optimal recommendations under multitreatment scenarios?

投稿日: 2024年10月8日 作成者: jarxiv

要約 治療法の選択を決定する際には、因果効果推定分析を含めて、さまざまな治療法ま … 続きを読む →

カテゴリー: 62-07, 62P05, cs.LG, stat.ML | Are causal effect estimations enough for optimal recommendations under multitreatment scenarios? はコメントを受け付けていません

Forest Proximities for Time Series

投稿日: 2024年10月8日 作成者: jarxiv

要約 RF-GAP は、改良されたランダム フォレスト近接測定として最近導入され … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Forest Proximities for Time Series はコメントを受け付けていません

Optimal Aggregation of Prediction Intervals under Unsupervised Domain Shift

投稿日: 2024年10月8日 作成者: jarxiv

要約 機械学習モデルが動的環境に導入されることが増えているため、分布の変化に伴う … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Optimal Aggregation of Prediction Intervals under Unsupervised Domain Shift はコメントを受け付けていません

ETGL-DDPG: A Deep Deterministic Policy Gradient Algorithm for Sparse Reward Continuous Control

投稿日: 2024年10月8日 作成者: jarxiv

要約 我々は、スパース報酬を用いた強化学習のコンテキストで深い決定論的ポリシー勾 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.RO, stat.ML | ETGL-DDPG: A Deep Deterministic Policy Gradient Algorithm for Sparse Reward Continuous Control はコメントを受け付けていません

Learning to Steer Markovian Agents under Model Uncertainty

投稿日: 2024年10月8日 作成者: jarxiv

要約 適応する人口に対するインセンティブを設計することは、さまざまな経済用途やそ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.MA, stat.ML | Learning to Steer Markovian Agents under Model Uncertainty はコメントを受け付けていません

Jailbreaking Leading Safety-Aligned LLMs with Simple Adaptive Attacks

投稿日: 2024年10月8日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、安全性を重視した最新の LLM であっても、単純な適応ジェイルブ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.LG, stat.ML | Jailbreaking Leading Safety-Aligned LLMs with Simple Adaptive Attacks はコメントを受け付けていません