「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Inferring Change Points in High-Dimensional Linear Regression via Approximate Message Passing

投稿日: 2024年4月12日 作成者: jarxiv

要約 高次元線形回帰における変化点の局在化の問題を考えます。 信号と変化点の位置 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Inferring Change Points in High-Dimensional Linear Regression via Approximate Message Passing はコメントを受け付けていません

Grokking as the Transition from Lazy to Rich Training Dynamics

投稿日: 2024年4月12日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、ニューラル ネットワークのトレーニング損失がテスト損失よりもはる … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML | Grokking as the Transition from Lazy to Rich Training Dynamics はコメントを受け付けていません

Neural Hilbert Ladders: Multi-Layer Neural Networks in Function Space

投稿日: 2024年4月12日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル ネットワーク (NN) によって探索される関数空間を特徴付ける … 続きを読む →

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Rate-Optimal Non-Asymptotics for the Quadratic Prediction Error Method

投稿日: 2024年4月12日 作成者: jarxiv

要約 特定の識別可能性条件を満たす時変パラメトリック予測子モデルのクラスに対して … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.SY, eess.SY, math.ST, stat.ML, stat.TH | Rate-Optimal Non-Asymptotics for the Quadratic Prediction Error Method はコメントを受け付けていません

Performance is not enough: the story told by a Rashomon quartet

投稿日: 2024年4月12日 作成者: jarxiv

要約 教師あり学習の通常の目標は、最適なモデル、つまり特定のパフォーマンス測定を … 続きを読む →

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Post-Hoc Reversal: Are We Selecting Models Prematurely?

投稿日: 2024年4月12日 作成者: jarxiv

要約 トレーニング済みモデルは、パフォーマンス、ロバスト性、不確実性推定などを向 … 続きを読む →

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Group Decision-Making among Privacy-Aware Agents

投稿日: 2024年4月12日 作成者: jarxiv

要約 プライバシーのニーズやセキュリティ上の懸念にもかかわらず、個人はどのように … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.LG, cs.MA, stat.ML | Group Decision-Making among Privacy-Aware Agents はコメントを受け付けていません

Bounds on Representation-Induced Confounding Bias for Treatment Effect Estimation

投稿日: 2024年4月12日 作成者: jarxiv

要約 条件付き平均治療効果 (CATE) 推定のための最先端の方法では、表現学習 … 続きを読む →

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On Regression in Extreme Regions

投稿日: 2024年4月11日 作成者: jarxiv

要約 統計的学習問題は、$(X,Y)$ の独立したコピーに基づいて予測関数 $\ … 続きを読む →

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Streamlining Ocean Dynamics Modeling with Fourier Neural Operators: A Multiobjective Hyperparameter and Architecture Optimization Approach

投稿日: 2024年4月11日 作成者: jarxiv

要約 海洋プロセスを学習するための効果的な深層学習モデルをトレーニングするには、 … 続きを読む →

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