stat.ML」カテゴリーアーカイブ

A Dataless Reinforcement Learning Approach to Rounding Hyperplane Optimization for Max-Cut

要約 最大カット(maxcut)の問題はNP不完全であり、その最適なソリューショ … 続きを読む

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Scalable Importance Sampling in High Dimensions with Low-Rank Mixture Proposals

要約 重要性サンプリングは、サンプリング分布をまれな関心のあるイベントに偏らせる … 続きを読む

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Minimum-Excess-Work Guidance

要約 過剰な作業を最小限に抑えることにより、統計力学に根ざした概念と最適な輸送へ … 続きを読む

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Learning by solving differential equations

要約 現代の深い学習アルゴリズムは、主な学習方法として勾配降下のバリエーションを … 続きを読む

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A Dataless Reinforcement Learning Approach to Rounding Hyperplane Optimization for Max-Cut

要約 最大カット(maxcut)の問題はNP不完全であり、その最適なソリューショ … 続きを読む

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Gluon: Making Muon & Scion Great Again! (Bridging Theory and Practice of LMO-based Optimizers for LLMs)

要約 深い学習最適化の最近の開発により、$ \ sf muon $や$ \ sf … 続きを読む

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Machine learning the first stage in 2SLS: Practical guidance from bias decomposition and simulation

要約 機械学習(ML)は、主に「予測の問題」を解決するために進化しました。 2段 … 続きを読む

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Synthetic-Powered Predictive Inference

要約 コンフォーマル予測は、分布のない有限サンプル保証を伴う予測推論のフレームワ … 続きを読む

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From What Ifs to Insights: Counterfactuals in Causal Inference vs. Explainable AI

要約 反事実は、因果推論の2つの異なるデータサイエンス分野(CI)と説明可能な人 … 続きを読む

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Overcoming Dependent Censoring in the Evaluation of Survival Models

要約 HarrellのConcordance Index(CI)やBrierスコ … 続きを読む

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