「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

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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The Choice of Normalization Influences Shrinkage in Regularized Regression

投稿日: 2025年1月22日 作成者: jarxiv

要約 正規化されたモデルはデータ内の特徴のスケールに敏感であることが多いため、モ … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 68T09, cs.LG, G.3, stat.ME, stat.ML | The Choice of Normalization Influences Shrinkage in Regularized Regression はコメントを受け付けていません

Generative Topological Networks

投稿日: 2025年1月22日 作成者: jarxiv

要約 生成手法は最近、データの低次元の潜在表現を生成することにより大幅な改善が見 … 続きを読む →

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Test-time regression: a unifying framework for designing sequence models with associative memory

投稿日: 2025年1月22日 作成者: jarxiv

要約 シーケンスは、情報を表現および処理するための非常に一般的な方法を提供します … 続きを読む →

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