「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Detection Is All You Need: A Feasible Optimal Prior-Free Black-Box Approach For Piecewise Stationary Bandits

投稿日: 2025年2月3日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、基礎となる非定常性の事前の知識なしに、区分的な静止盗賊の問題を研 … 続きを読む →

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AutoElicit: Using Large Language Models for Expert Prior Elicitation in Predictive Modelling

投稿日: 2025年2月3日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）は、さまざまなドメインで幅広い情報を取得しま … 続きを読む →

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Linear $Q$-Learning Does Not Diverge: Convergence Rates to a Bounded Set

投稿日: 2025年2月3日 作成者: jarxiv

要約 $ Q $ -Learningは、最も基本的な強化学習アルゴリズムの1つで … 続きを読む →

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What is causal about causal models and representations?

投稿日: 2025年2月3日 作成者: jarxiv

要約 因果ベイジアンネットワークは、介入分布について予測するため、「因果関係」モ … 続きを読む →

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Decoding-based Regression

投稿日: 2025年2月3日 作成者: jarxiv

要約 言語モデルは最近、数値予測がデコードされた文字列として表される回帰タスクを … 続きを読む →

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Universal Rates of Empirical Risk Minimization

投稿日: 2025年1月31日 作成者: jarxiv

要約 よく知られている経験的リスク最小化（ERM）の原則は、広く使用されている多 … 続きを読む →

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Joint Learning of Energy-based Models and their Partition Function

投稿日: 2025年1月31日 作成者: jarxiv

要約 エネルギーベースのモデル（EBM）は、ニューラルネットワークを使用してパラ … 続きを読む →

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Optimal generalisation and learning transition in extensive-width shallow neural networks near interpolation

投稿日: 2025年1月31日 作成者: jarxiv

要約 幅$ k $と入力寸法$ d $が大きく比例している完全に訓練された2層ニ … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.IT, cs.LG, math.IT, stat.ML | Optimal generalisation and learning transition in extensive-width shallow neural networks near interpolation はコメントを受け付けていません

Loss Functions and Operators Generated by f-Divergences

投稿日: 2025年1月31日 作成者: jarxiv

要約 ロジスティック損失（別名 – エントロピー損失）は、マルチクラ … 続きを読む →

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Prospective Learning: Learning for a Dynamic Future

投稿日: 2025年1月31日 作成者: jarxiv

要約 実際のアプリケーションでは、データの分布と目標が時間とともに進化します。 … 続きを読む →

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