stat.ML」カテゴリーアーカイブ

PARMESAN: Parameter-Free Memory Search and Transduction for Dense Prediction Tasks

要約 この研究では、変換推論によって深層学習の柔軟性に取り組みます。 新しいタス … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | PARMESAN: Parameter-Free Memory Search and Transduction for Dense Prediction Tasks はコメントを受け付けていません

State-Separated SARSA: A Practical Sequential Decision-Making Algorithm with Recovering Rewards

要約 多くのマルチアーム バンディット アルゴリズムは、すべてのアームの報酬がラ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | State-Separated SARSA: A Practical Sequential Decision-Making Algorithm with Recovering Rewards はコメントを受け付けていません

Out-of-Distribution Detection Should Use Conformal Prediction (and Vice-versa?)

要約 配信外 (OOD) 検出に関する研究は、主に、OOD データを配信内 (I … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, stat.ML | Out-of-Distribution Detection Should Use Conformal Prediction (and Vice-versa?) はコメントを受け付けていません

Energy-guided Entropic Neural Optimal Transport

要約 エネルギーベース モデル (EBM) は、機械学習コミュニティでは何十年も … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Energy-guided Entropic Neural Optimal Transport はコメントを受け付けていません

The Lipschitz-Variance-Margin Tradeoff for Enhanced Randomized Smoothing

要約 ディープ ニューラル ネットワークの実際のアプリケーションは、ノイズの多い … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | The Lipschitz-Variance-Margin Tradeoff for Enhanced Randomized Smoothing はコメントを受け付けていません

Properties of Discrete Sliced Wasserstein Losses

要約 スライス ワッサーシュタイン (SW) 距離は、確率尺度を比較するためのワ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC, math.PR, stat.ML | Properties of Discrete Sliced Wasserstein Losses はコメントを受け付けていません

The Value of Reward Lookahead in Reinforcement Learning

要約 強化学習 (RL) では、エージェントは、得られる報酬の最大化を目指しなが … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | The Value of Reward Lookahead in Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Nonsmooth Implicit Differentiation: Deterministic and Stochastic Convergence Rates

要約 パラメトリック非微分可能収縮マップの固定小数点の導関数を効率的に計算する問 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC, stat.ML | Nonsmooth Implicit Differentiation: Deterministic and Stochastic Convergence Rates はコメントを受け付けていません

Truly No-Regret Learning in Constrained MDPs

要約 制約付きマルコフ決定プロセス (CMDP) は、強化学習で安全性制約をモデ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Truly No-Regret Learning in Constrained MDPs はコメントを受け付けていません

Generalization error of spectral algorithms

要約 カーネル法の一般化を漸近的に正確に推定することは、ニューラル ネットワーク … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Generalization error of spectral algorithms はコメントを受け付けていません