「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Bridging discrete and continuous state spaces: Exploring the Ehrenfest process in time-continuous diffusion models

投稿日: 2024年5月7日 作成者: jarxiv

要約 確率過程による生成モデリングは、近年の理論的理解の進展とともに、顕著な経験 … 続きを読む →

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Beyond Stationarity: Convergence Analysis of Stochastic Softmax Policy Gradient Methods

投稿日: 2024年5月7日 作成者: jarxiv

要約 マルコフ決定過程(MDP)は、逐次的な意思決定問題をモデル化し解くための公 … 続きを読む →

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$ε$-Policy Gradient for Online Pricing

投稿日: 2024年5月7日 作成者: jarxiv

要約 本稿では、モデルベースとモデルフリーの強化学習アプローチを組み合わせて、オ … 続きを読む →

カテゴリー: 62J12, 65Y20, 68Q32, cs.LG, math.OC, q-fin.ST, stat.ML | $ε$-Policy Gradient for Online Pricing はコメントを受け付けていません

A New Robust Partial $p$-Wasserstein-Based Metric for Comparing Distributions

投稿日: 2024年5月7日 作成者: jarxiv

要約 ワッセルシュタイン距離は、分布間のわずかな幾何学的差異に敏感であり、非常に … 続きを読む →

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An Information Theoretic Perspective on Conformal Prediction

投稿日: 2024年5月6日 作成者: jarxiv

要約 コンフォーマル・プレディクション（CP）は、ユーザーが指定した確率で真の答 … 続きを読む →

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The Impact of Differential Feature Under-reporting on Algorithmic Fairness

投稿日: 2024年5月6日 作成者: jarxiv

要約 公共部門における予測リスクモデルは、公共サービスに大きく依存する部分集団に … 続きを読む →

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Metalearners for Ranking Treatment Effects

投稿日: 2024年5月6日 作成者: jarxiv

要約 予算の制約がある中で効率的に治療を割り当てることは、様々な領域で重要な課題 … 続きを読む →

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Position Paper: Rethinking Empirical Research in Machine Learning: Addressing Epistemic and Methodological Challenges of Experimentation

投稿日: 2024年5月6日 作成者: jarxiv

要約 我々は、機械学習（ML）における経験的研究に対する一般的ではあるが不完全な … 続きを読む →

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A comparative study of conformal prediction methods for valid uncertainty quantification in machine learning

投稿日: 2024年5月6日 作成者: jarxiv

要約 過去数十年間、データ分析や機械学習の分野では、予測モデルを最適化し、既存の … 続きを読む →

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Optimistic Regret Bounds for Online Learning in Adversarial Markov Decision Processes

投稿日: 2024年5月6日 作成者: jarxiv

要約 敵対的マルコフ決定過程(AMDP)は、ロボット工学や推薦システムのような意 … 続きを読む →

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