stat.ML」カテゴリーアーカイブ

How high is `high’? Rethinking the roles of dimensionality in topological data analysis and manifold learning

要約 一般化されたハンソンライト不平等を提示し、それを使用して、データポイントク … 続きを読む

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Statistical Test for Saliency Maps of Graph Neural Networks via Selective Inference

要約 グラフニューラルネットワーク(GNNS)は、さまざまなドメインでグラフ構造 … 続きを読む

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TULiP: Test-time Uncertainty Estimation via Linearization and Weight Perturbation

要約 信頼できる不確実性推定方法は、オープンワールドの深い学習モデルの安全な展開 … 続きを読む

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ICYM2I: The illusion of multimodal informativeness under missingness

要約 マルチモーダル学習は、さまざまな種類のデータを組み合わせることによる潜在的 … 続きを読む

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Bigger Isn’t Always Memorizing: Early Stopping Overparameterized Diffusion Models

要約 拡散確率モデルは現代の生成AIの基礎となっていますが、その一般化の根底にあ … 続きを読む

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Critical Points of Random Neural Networks

要約 この作業では、無限幅の制限が深さが増加するにつれて、異なる活性化関数を持つ … 続きを読む

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Guided Diffusion Sampling on Function Spaces with Applications to PDEs

要約 PDEベースの逆問題における条件付きサンプリングのための一般的なフレームワ … 続きを読む

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Understanding Prompt Tuning and In-Context Learning via Meta-Learning

要約 プロンプトは、タスクをターゲットにするために優先モデルを適応させる主な方法 … 続きを読む

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Privacy-Preserving Conformal Prediction Under Local Differential Privacy

要約 Conformal Prediction(CP)は、一連の候補クラスに、真 … 続きを読む

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Are machine learning interpretations reliable? A stability study on global interpretations

要約 機械学習システムは、ハイステークスドメインでますます使用されているため、こ … 続きを読む

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