stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Denoising Diffusion Variational Inference: Diffusion Models as Expressive Variational Posteriors

要約 我々は、柔軟な変分事後として拡散モデルに依存する潜在変数モデルの近似推論ア … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, q-bio.QM, stat.ML | Denoising Diffusion Variational Inference: Diffusion Models as Expressive Variational Posteriors はコメントを受け付けていません

Convergence of Gradient Descent for Recurrent Neural Networks: A Nonasymptotic Analysis

要約 私たちは、動的システムの教師あり学習設定で勾配降下法でトレーニングされたリ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC, stat.ML | Convergence of Gradient Descent for Recurrent Neural Networks: A Nonasymptotic Analysis はコメントを受け付けていません

Learning from higher-order statistics, efficiently: hypothesis tests, random features, and neural networks

要約 ニューラル ネットワークは、高次元データ セット内の統計パターンを発見する … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, stat.ML | Learning from higher-order statistics, efficiently: hypothesis tests, random features, and neural networks はコメントを受け付けていません

Asymptotic Gaussian Fluctuations of Eigenvectors in Spectral Clustering

要約 スペクトル クラスタリングのパフォーマンスは、類似度行列の固有ベクトルのエ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.PR, stat.ML | Asymptotic Gaussian Fluctuations of Eigenvectors in Spectral Clustering はコメントを受け付けていません

Hidden Minima in Two-Layer ReLU Networks

要約 $d$~inputs、$k$~neurons、およびターゲットネットワーク … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC, stat.ML | Hidden Minima in Two-Layer ReLU Networks はコメントを受け付けていません

Kernel KMeans clustering splits for end-to-end unsupervised decision trees

要約 ツリーは、比較的小さなデータセットで説明可能な予測を取得するのに便利なモデ … 続きを読む

カテゴリー: 62H30, cs.AI, cs.LG, G.3, stat.ML | Kernel KMeans clustering splits for end-to-end unsupervised decision trees はコメントを受け付けていません

Accelerating Approximate Thompson Sampling with Underdamped Langevin Monte Carlo

要約 ランジュバン モンテカルロによる近似トンプソン サンプリングは、ガウス事後 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | Accelerating Approximate Thompson Sampling with Underdamped Langevin Monte Carlo はコメントを受け付けていません

Uncertainty quantification in fine-tuned LLMs using LoRA ensembles

要約 大規模な言語モデルを微調整すると、タスク固有のパフォーマンスを向上させるこ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, stat.ML | Uncertainty quantification in fine-tuned LLMs using LoRA ensembles はコメントを受け付けていません

Generating Survival Interpretable Trajectories and Data

要約 特定の構造のオートエンコーダの適用に基づいて生存軌跡とデータを生成するため … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | Generating Survival Interpretable Trajectories and Data はコメントを受け付けていません

LoRA+: Efficient Low Rank Adaptation of Large Models

要約 この論文では、Hu et al. によって最初に導入された低ランク適応 ( … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, stat.ML | LoRA+: Efficient Low Rank Adaptation of Large Models はコメントを受け付けていません