-
最近の投稿
- Enhancing Efficiency in Multidevice Federated Learning through Data Selection
- RadarTrack: Enhancing Ego-Vehicle Speed Estimation with Single-chip mmWave Radar
- HOPE: A Reinforcement Learning-based Hybrid Policy Path Planner for Diverse Parking Scenarios
- From Imitation to Exploration: End-to-end Autonomous Driving based on World Model
- LLM-Enabled In-Context Learning for Data Collection Scheduling in UAV-assisted Sensor Networks
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (36903) cs.CL (27936) cs.CV (42678) cs.HC (2822) cs.LG (41843) cs.RO (21845) cs.SY (3324) eess.IV (4979) eess.SY (3316) stat.ML (5475)
「stat.ML」カテゴリーアーカイブ
Conformal Prediction and Human Decision Making
要約 任意のモデルからの予測の不確実性を定量化する方法は、医学や金融などのハイス … 続きを読む
Counterfactual Generative Modeling with Variational Causal Inference
要約 介入の下で個人の反事実上の結果を推定することは、結果が高次元(遺伝子式、顔 … 続きを読む
Standardizing Structural Causal Models
要約 構造因果モデル(SCM)によって生成された合成データセットは、一般的に因果 … 続きを読む
On Local Posterior Structure in Deep Ensembles
要約 ベイジアンニューラルネットワーク(BNN)は、最大A-Posteriori … 続きを読む
Do you understand epistemic uncertainty? Think again! Rigorous frequentist epistemic uncertainty estimation in regression
要約 モデルの不確実性を定量化することは、予測の信頼性を理解するために重要ですが … 続きを読む
Follow-the-Regularized-Leader with Adversarial Constraints
要約 制約されたオンライン凸最適化(COCO)は、標準のオンライン凸最適化(OC … 続きを読む
What Does It Mean to Be a Transformer? Insights from a Theoretical Hessian Analysis
要約 変圧器アーキテクチャは、間違いなく深い学習に革命をもたらし、多層パーセプト … 続きを読む
Fed-Joint: Joint Modeling of Nonlinear Degradation Signals and Failure Events for Remaining Useful Life Prediction using Federated Learning
要約 機械の多くの故障メカニズムは、条件監視(CM)信号の動作と密接に関連してい … 続きを読む
FlowKac: An Efficient Neural Fokker-Planck solver using Temporal Normalizing flows and the Feynman Kac-Formula
要約 高次元の複雑な動的システムのFokker-Planck方程式を解決すること … 続きを読む
Reinforcement Learning with Verifiable Rewards: GRPO’s Effective Loss, Dynamics, and Success Amplification
要約 グループ相対ポリシー最適化(GRPO)が導入され、検証可能またはバイナリ報 … 続きを読む