「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

The regret lower bound for communicating Markov Decision Processes

投稿日: 2025年1月23日 作成者: jarxiv

要約 この論文は、問題依存設定におけるエルゴーディック マルコフ決定プロセス ( … 続きを読む →

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Optimal Transport for Domain Adaptation through Gaussian Mixture Models

投稿日: 2025年1月23日 作成者: jarxiv

要約 機械学習システムは、トレーニング データとテスト データが固定確率分布から … 続きを読む →

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Distributional Counterfactual Explanations With Optimal Transport

投稿日: 2025年1月23日 作成者: jarxiv

要約 反事実的説明 (CE) は、異なる結果につながる代替入力を特定することによ … 続きを読む →

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O(d/T) Convergence Theory for Diffusion Probabilistic Models under Minimal Assumptions

投稿日: 2025年1月23日 作成者: jarxiv

要約 スコアベースの拡散モデルは、ターゲット分布からデータをノイズに混乱させる拡 … 続きを読む →

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COmoving Computer Acceleration (COCA): $N$-body simulations in an emulated frame of reference

投稿日: 2025年1月22日 作成者: jarxiv

要約 $N$-body シミュレーションは計算コストが高いため、速度を上げる方法 … 続きを読む →

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Reinforcement Learning from Human Feedback without Reward Inference: Model-Free Algorithm and Instance-Dependent Analysis

投稿日: 2025年1月22日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、一般的な軌道ごとの報酬モデルを使用したエピソード的なマルコフ … 続きを読む →

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Quantitative Error Bounds for Scaling Limits of Stochastic Iterative Algorithms

投稿日: 2025年1月22日 作成者: jarxiv

要約 確率的勾配降下法 (SGD) や確率的勾配ランジュバン力学 (SGLD) … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 62-08, 62E17, 68T05, cs.LG, math.PR, math.ST, stat.ML, stat.TH | Quantitative Error Bounds for Scaling Limits of Stochastic Iterative Algorithms はコメントを受け付けていません

Uncertainty Quantification With Noise Injection in Neural Networks: A Bayesian Perspective

投稿日: 2025年1月22日 作成者: jarxiv

要約 モデルの不確実性の定量化には、モデルの予測に関連する不確実性の測定と評価が … 続きを読む →

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$\spadesuit$ SPADE $\spadesuit$ Split Peak Attention DEcomposition

投稿日: 2025年1月22日 作成者: jarxiv

要約 需要予測は、プロモーションや休日などの特別な期間に対応するピーク イベント … 続きを読む →

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Diffusion-aware Censored Gaussian Processes for Demand Modelling

投稿日: 2025年1月22日 作成者: jarxiv

要約 集計データから製品やサービスの真の需要を推測することは、利用可能な供給が限 … 続きを読む →

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