stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Geometric Insights into Focal Loss: Reducing Curvature for Enhanced Model Calibration

要約 意思決定の場面で機械学習アルゴリズムを実装する際の重要な要素は、モデルの精 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | Geometric Insights into Focal Loss: Reducing Curvature for Enhanced Model Calibration はコメントを受け付けていません

Iterative Preference Learning from Human Feedback: Bridging Theory and Practice for RLHF under KL-Constraint

要約 この論文では、ヒューマン フィードバックからの強化学習 (RLHF) を使 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | Iterative Preference Learning from Human Feedback: Bridging Theory and Practice for RLHF under KL-Constraint はコメントを受け付けていません

Unconstrained Stochastic CCA: Unifying Multiview and Self-Supervised Learning

要約 正準相関分析 (CCA) ファミリーのメソッドは、マルチビュー学習の基礎で … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | Unconstrained Stochastic CCA: Unifying Multiview and Self-Supervised Learning はコメントを受け付けていません

U-Nets as Belief Propagation: Efficient Classification, Denoising, and Diffusion in Generative Hierarchical Models

要約 U-Net は、コンピュータ ビジョンで最も広く使用されているアーキテクチ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | U-Nets as Belief Propagation: Efficient Classification, Denoising, and Diffusion in Generative Hierarchical Models はコメントを受け付けていません

Self-Play Preference Optimization for Language Model Alignment

要約 Bradley-Terry モデルのようなパラメトリック モデルに依存する … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, stat.ML | Self-Play Preference Optimization for Language Model Alignment はコメントを受け付けていません

Blurring Diffusion Models

要約 最近、Rissanen et al., (2022) は、等方性ガウス拡散 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, stat.ML | Blurring Diffusion Models はコメントを受け付けていません

Neural Dynamic Data Valuation

要約 データは、データエコノミーとその市場の基礎的な要素を構成します。 効率的か … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Neural Dynamic Data Valuation はコメントを受け付けていません

Orthonormal Expansions for Translation-Invariant Kernels

要約 $\mathscr{L}_2(\mathbb{R})$ の正規直交基底から … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.CA, math.NA, stat.ML | Orthonormal Expansions for Translation-Invariant Kernels はコメントを受け付けていません

Be Aware of the Neighborhood Effect: Modeling Selection Bias under Interference

要約 レコメンダ システムにおける選択バイアスは、システム フィルタリングの推奨 … 続きを読む

カテゴリー: cs.IR, cs.LG, stat.ML | Be Aware of the Neighborhood Effect: Modeling Selection Bias under Interference はコメントを受け付けていません

Conditional validity of heteroskedastic conformal regression

要約 コンフォーマル予測と特定の実装としての分割コンフォーマル予測は、統計的保証 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Conditional validity of heteroskedastic conformal regression はコメントを受け付けていません