「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Planetary Causal Inference: Implications for the Geography of Poverty

投稿日: 2024年7月8日 作成者: jarxiv

要約 衛星画像のような地球観測データは、機械学習と組み合わせることで、特に政府由 … 続きを読む →

カテゴリー: 62H11, cs.CV, cs.LG, I.2.6, stat.ME, stat.ML | Planetary Causal Inference: Implications for the Geography of Poverty はコメントを受け付けていません

Towards Efficient and Optimal Covariance-Adaptive Algorithms for Combinatorial Semi-Bandits

投稿日: 2024年7月4日 作成者: jarxiv

要約 確率的組合せセミバンディットの問題を扱う。ここでは、$d$個の基本アイテム … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Towards Efficient and Optimal Covariance-Adaptive Algorithms for Combinatorial Semi-Bandits はコメントを受け付けていません

A Computational Framework for Solving Wasserstein Lagrangian Flows

投稿日: 2024年7月4日 作成者: jarxiv

要約 最適輸送の力学的定式化は、基礎となる幾何学（運動エネルギー）と密度経路（ポ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.OC, stat.ML | A Computational Framework for Solving Wasserstein Lagrangian Flows はコメントを受け付けていません

Malign Overfitting: Interpolation Can Provably Preclude Invariance

投稿日: 2024年7月4日 作成者: jarxiv

要約 学習された分類器は、多くの場合、公平性、ロバスト性、分布外汎化を促進するた … 続きを読む →

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Are demographically invariant models and representations in medical imaging fair?

投稿日: 2024年7月4日 作成者: jarxiv

要約 医用画像モデルは、年齢、人種、性別などの患者の属性情報を潜在表現に取り込む … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CY, cs.LG, eess.IV, stat.ML | Are demographically invariant models and representations in medical imaging fair? はコメントを受け付けていません

VITS : Variational Inference Thompson Sampling for contextual bandits

投稿日: 2024年7月4日 作成者: jarxiv

要約 本稿では、文脈盗賊のためのトンプソンサンプリング(TS)アルゴリズムの変形 … 続きを読む →

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Comparative Evaluation of Learning Models for Bionic Robots: Non-Linear Transfer Function Identifications

投稿日: 2024年7月3日 作成者: jarxiv

要約 バイオニックロボットダイナミクスの制御とモデリングでは、機械学習手法を使用 … 続きを読む →

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How to Boost Any Loss Function

投稿日: 2024年7月3日 作成者: jarxiv

要約 ブースティングは、ML 生まれの最適化設定で非常に成功しています。この設定 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, I.2.6, stat.ML | How to Boost Any Loss Function はコメントを受け付けていません

Homomorphism Autoencoder — Learning Group Structured Representations from Observed Transitions

投稿日: 2024年7月3日 作成者: jarxiv

要約 エージェントが現実世界とのインタラクションを正確に表現する内部モデルをどの … 続きを読む →

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Quantum Curriculum Learning

投稿日: 2024年7月3日 作成者: jarxiv

要約 量子機械学習 (QML) では、量子の利点を達成するために大量の量子リソー … 続きを読む →

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