stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Stream-level flow matching from a Bayesian decision theoretic perspective

要約 フロー マッチング (FM) は、連続正規化フロー (CNF) をフィッテ … 続きを読む

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Sufficient and Necessary Explanations (and What Lies in Between)

要約 複雑な機械学習モデルは一か八かの意思決定シナリオに応用され続けているため、 … 続きを読む

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Upper and Lower Bounds for Distributionally Robust Off-Dynamics Reinforcement Learning

要約 私たちは、ポリシーのトレーニング環境と導入環境が異なるオフダイナミクス強化 … 続きを読む

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Convergence of Diffusion Models Under the Manifold Hypothesis in High-Dimensions

要約 ノイズ除去拡散確率モデル (DDPM) は、高次元データ分布から合成データ … 続きを読む

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On fundamental aspects of quantum extreme learning machines

要約 Quantum Extreme Learning Machines (QE … 続きを読む

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A Differentially Private Weighted Empirical Risk Minimization Procedure and its Application to Outcome Weighted Learning

要約 個人情報を含むデータを使用して、経験的リスク最小化 (ERM) のフレーム … 続きを読む

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Constructing Confidence Intervals for ‘the’ Generalization Error — a Comprehensive Benchmark Study

要約 機械学習の予測モデルの品質を評価する場合、予測パフォーマンスを測定する汎化 … 続きを読む

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Classical Statistical (In-Sample) Intuitions Don’t Generalize Well: A Note on Bias-Variance Tradeoffs, Overfitting and Moving from Fixed to Random Designs

要約 二重降下や良性の過剰適合などの最新の機械学習 (ML) 現象が突然出現した … 続きを読む

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Best Arm Identification with Minimal Regret

要約 責任ある実験を必要とする現実世界のアプリケーションを動機として、後悔を最小 … 続きを読む

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On Rademacher Complexity-based Generalization Bounds for Deep Learning

要約 Rademacher の複雑度ベースのアプローチにより、少数の画像クラスを … 続きを読む

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