「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Sensitivity Analysis for Active Sampling, with Applications to the Simulation of Analog Circuits

投稿日: 2024年5月14日 作成者: jarxiv

要約 アナログ回路に対する組み合わせた変動の影響をシミュレートするユースケースを … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.AP, stat.ME, stat.ML | Sensitivity Analysis for Active Sampling, with Applications to the Simulation of Analog Circuits はコメントを受け付けていません

Constrained Exploration via Reflected Replica Exchange Stochastic Gradient Langevin Dynamics

投稿日: 2024年5月14日 作成者: jarxiv

要約 レプリカ交換確率的勾配ランジュバン ダイナミクス (reSGLD) は、大 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | Constrained Exploration via Reflected Replica Exchange Stochastic Gradient Langevin Dynamics はコメントを受け付けていません

RLHF Workflow: From Reward Modeling to Online RLHF

投稿日: 2024年5月14日 作成者: jarxiv

要約 この技術レポートでは、ヒューマン フィードバックからのオンライン反復強化学 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, stat.ML | RLHF Workflow: From Reward Modeling to Online RLHF はコメントを受け付けていません

Localized Adaptive Risk Control

投稿日: 2024年5月14日 作成者: jarxiv

要約 アダプティブ リスク コントロール (ARC) は、セット予測に基づくオン … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.IT, cs.LG, math.IT, stat.ML | Localized Adaptive Risk Control はコメントを受け付けていません

Generalization analysis with deep ReLU networks for metric and similarity learning

投稿日: 2024年5月13日 作成者: jarxiv

要約 計量学習と類似性学習の研究にはかなりの理論的進歩が費やされてきましたが、一 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Generalization analysis with deep ReLU networks for metric and similarity learning はコメントを受け付けていません

Intrinsic Bayesian Cramér-Rao Bound with an Application to Covariance Matrix Estimation

投稿日: 2024年5月13日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、推定するパラメータがリーマン多様体 (リーマン計量を備えた滑 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.AP, stat.ML, stat.TH | Intrinsic Bayesian Cramér-Rao Bound with an Application to Covariance Matrix Estimation はコメントを受け付けていません

Sharp analysis of out-of-distribution error for ‘importance-weighted’ estimators in the overparameterized regime

投稿日: 2024年5月13日 作成者: jarxiv

要約 ゼロトレーニングエラーを達成する過剰パラメータ化されたモデルは、平均して良 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, stat.ML | Sharp analysis of out-of-distribution error for ‘importance-weighted’ estimators in the overparameterized regime はコメントを受け付けていません

Random matrix theory improved Fréchet mean of symmetric positive definite matrices

投稿日: 2024年5月13日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、機械学習における共分散行列の領域を検討します。特に、一般にケ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, eess.SP, stat.ME, stat.ML | Random matrix theory improved Fréchet mean of symmetric positive definite matrices はコメントを受け付けていません

No-Regret is not enough! Bandits with General Constraints through Adaptive Regret Minimization

投稿日: 2024年5月13日 作成者: jarxiv

要約 Bandits with Knapsacks フレームワーク (BwK) … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | No-Regret is not enough! Bandits with General Constraints through Adaptive Regret Minimization はコメントを受け付けていません

The Role of Learning Algorithms in Collective Action

投稿日: 2024年5月13日 作成者: jarxiv

要約 機械学習における集団行動は、調整されたグループが機械学習アルゴリズムに対し … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CY, cs.LG, stat.ML | The Role of Learning Algorithms in Collective Action はコメントを受け付けていません