「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Central Limit Theorem for Two-Timescale Stochastic Approximation with Markovian Noise: Theory and Applications

投稿日: 2024年1月18日 作成者: jarxiv

要約 2 タイムスケール確率的近似 (TTSA) は、反復確率的アルゴリズムの最 … 続きを読む →

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High Confidence Level Inference is Almost Free using Parallel Stochastic Optimization

投稿日: 2024年1月18日 作成者: jarxiv

要約 オンライン設定での確率的最適化ソリューションによる推定の不確実性の定量化は … 続きを読む →

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Intensity Profile Projection: A Framework for Continuous-Time Representation Learning for Dynamic Networks

投稿日: 2024年1月18日 作成者: jarxiv

要約 連続時間の動的ネットワーク データに対する新しい表現学習フレームワークであ … 続きを読む →

カテゴリー: 62H12 (primary), 62H30, cs.LG, stat.ME, stat.ML | Intensity Profile Projection: A Framework for Continuous-Time Representation Learning for Dynamic Networks はコメントを受け付けていません

Unlocking Unlabeled Data: Ensemble Learning with the Hui- Walter Paradigm for Performance Estimation in Online and Static Settings

投稿日: 2024年1月18日 作成者: jarxiv

要約 機械学習と統計モデリングの領域では、実務者は多くの場合、評価とトレーニング … 続きを読む →

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Fixed-Budget Differentially Private Best Arm Identification

投稿日: 2024年1月18日 作成者: jarxiv

要約 アーム報酬が単位間隔でサポートされる場合、差分プライバシー制約の下で、固定 … 続きを読む →

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Causal Component Analysis

投稿日: 2024年1月18日 作成者: jarxiv

要約 独立成分分析 (ICA) は、観察されたそれらの混合物から独立した潜在変数 … 続きを読む →

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Restless Bandits with Average Reward: Breaking the Uniform Global Attractor Assumption

投稿日: 2024年1月17日 作成者: jarxiv

要約 離散時間設定と連続時間設定の両方で、平均報酬基準を使用して無限地平線の落ち … 続きを読む →

カテゴリー: 90C40, cs.LG, G.3, math.OC, math.PR, stat.ML | Restless Bandits with Average Reward: Breaking the Uniform Global Attractor Assumption はコメントを受け付けていません

Differentially Private Sliced Inverse Regression: Minimax Optimality and Algorithm

投稿日: 2024年1月17日 作成者: jarxiv

要約 データ駆動型アプリケーションの普及が進んでいることにより、プライバシーの保 … 続きを読む →

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Constrained Reweighting of Distributions: an Optimal Transport Approach

投稿日: 2024年1月17日 作成者: jarxiv

要約 私たちは通常、重みに関する事前定義された制約を遵守しながら、観測データの経 … 続きを読む →

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Modelling Cellular Perturbations with the Sparse Additive Mechanism Shift Variational Autoencoder

投稿日: 2024年1月17日 作成者: jarxiv

要約 介入下での観察の生成モデルは、近年、機械学習と科学全体で活発な関心を集めて … 続きを読む →

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