stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Trajectory Flow Matching with Applications to Clinical Time Series Modeling

要約 確率的で不規則にサンプリングされた時系列のモデリングは、特に医学をはじめと … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | Trajectory Flow Matching with Applications to Clinical Time Series Modeling はコメントを受け付けていません

Decision Theoretic Foundations for Conformal Prediction: Optimal Uncertainty Quantification for Risk-Averse Agents

要約 データ駆動型の意思決定における基本的な問題は、下流の行動に有益な情報を提供 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | Decision Theoretic Foundations for Conformal Prediction: Optimal Uncertainty Quantification for Risk-Averse Agents はコメントを受け付けていません

Learning the RoPEs: Better 2D and 3D Position Encodings with STRING

要約 STRINGを紹介する:Separable Translation Inv … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, cs.RO, stat.ML | Learning the RoPEs: Better 2D and 3D Position Encodings with STRING はコメントを受け付けていません

A Unified Comparative Study with Generalized Conformity Scores for Multi-Output Conformal Regression

要約 共形予測は、有限サンプルカバレッジを保証した分布のない予測領域を構築するた … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | A Unified Comparative Study with Generalized Conformity Scores for Multi-Output Conformal Regression はコメントを受け付けていません

Conformal Prediction for Hierarchical Data

要約 多変量データ系列の適合予測について考察する。この予測は、点推定誤差の経験的 … 続きを読む

カテゴリー: 62H12, cs.LG, stat.AP, stat.ML | Conformal Prediction for Hierarchical Data はコメントを受け付けていません

Energy-Guided Continuous Entropic Barycenter Estimation for General Costs

要約 最適輸送(OT)バリセンターは、確率分布の幾何学的特性を捉えつつ平均化する … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Energy-Guided Continuous Entropic Barycenter Estimation for General Costs はコメントを受け付けていません

Applying the maximum entropy principle to neural networks enhances multi-species distribution models

要約 市民科学イニシアチブの急速な拡大により、生物多様性データベース、特にプレゼ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Applying the maximum entropy principle to neural networks enhances multi-species distribution models はコメントを受け付けていません

On Probabilistic Pullback Metrics on Latent Hyperbolic Manifolds

要約 確率的潜在変数モデル(LVM)は、複雑で高次元のデータを低次元の表現で捉え … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | On Probabilistic Pullback Metrics on Latent Hyperbolic Manifolds はコメントを受け付けていません

Improving Pareto Set Learning for Expensive Multi-objective Optimization via Stein Variational Hypernetworks

要約 多目的最適化問題(EMOPs)は、目的関数の評価にコストがかかり、大規模な … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NE, stat.ML | Improving Pareto Set Learning for Expensive Multi-objective Optimization via Stein Variational Hypernetworks はコメントを受け付けていません

Learning Time-Varying Multi-Region Communications via Scalable Markovian Gaussian Processes

要約 複数の領域にまたがる動的な脳内コミュニケーションを理解し構築することは、現 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Learning Time-Varying Multi-Region Communications via Scalable Markovian Gaussian Processes はコメントを受け付けていません