stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Learning Chaotic Systems and Long-Term Predictions with Neural Jump ODEs

要約 経路依存ニューラル ジャンプ ODE (PD-NJ-ODE) は、不規則 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.DS, math.PR, stat.ML | Learning Chaotic Systems and Long-Term Predictions with Neural Jump ODEs はコメントを受け付けていません

Variational Inference via Smoothed Particle Hydrodynamics

要約 平滑化粒子流体力学 (SPH) に基づく新しい変分推論法である SPH-P … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | Variational Inference via Smoothed Particle Hydrodynamics はコメントを受け付けていません

A unified theory and statistical learning approach for traffic conflict detection

要約 この研究は、交通衝突検出のための統一理論と統計学習アプローチを提案し、道路 … 続きを読む

カテゴリー: cs.RO, stat.ML | A unified theory and statistical learning approach for traffic conflict detection はコメントを受け付けていません

Diagnosing and fixing common problems in Bayesian optimization for molecule design

要約 ベイジアン最適化 (BO) は、分子設計タスクに対する原則に基づいたアプロ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, stat.ML | Diagnosing and fixing common problems in Bayesian optimization for molecule design はコメントを受け付けていません

Normalised clustering accuracy: An asymmetric external cluster validity measure

要約 単一の最適なクラスタリング アルゴリズムは存在しませんし、今後も存在しませ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Normalised clustering accuracy: An asymmetric external cluster validity measure はコメントを受け付けていません

Clustering with minimum spanning trees: How good can it be?

要約 最小スパニング ツリー (MST) は、多数のパターン認識アクティビティに … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Clustering with minimum spanning trees: How good can it be? はコメントを受け付けていません

Generative Learning of Continuous Data by Tensor Networks

要約 テンソル ネットワークは、多体量子システムのモデリングという起源を超えて、 … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, quant-ph, stat.ML | Generative Learning of Continuous Data by Tensor Networks はコメントを受け付けていません

Evaluating the design space of diffusion-based generative models

要約 拡散モデルの精度に関する既存の理論的研究のほとんどは、重要ではあるものの、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.DS, math.OC, math.PR, stat.ML | Evaluating the design space of diffusion-based generative models はコメントを受け付けていません

Unlocking Tokens as Data Points for Generalization Bounds on Larger Language Models

要約 数十億のパラメータを持つ大規模言語モデル (LLM) は、シーケンス内の次 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Unlocking Tokens as Data Points for Generalization Bounds on Larger Language Models はコメントを受け付けていません

Wasserstein approximation schemes based on Voronoi partitions

要約 から導出されたボロノイ領域でコンパクトにサポートされる一般測度近似を使用し … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | Wasserstein approximation schemes based on Voronoi partitions はコメントを受け付けていません