stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Taming ‘data-hungry’ reinforcement learning? Stability in continuous state-action spaces

要約 連続状態アクション空間で強化学習 (RL) を分析するための新しいフレーム … 続きを読む

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Reliability Analysis of Complex Systems using Subset Simulations with Hamiltonian Neural Networks

要約 信頼性解析にハミルトニアン ニューラル ネットワーク ベースのモンテカルロ … 続きを読む

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Evidence Networks: simple losses for fast, amortized, neural Bayesian model comparison

要約 Evidence Networks は、最先端の手法 (例: ネストされた … 続きを読む

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Experiment Planning with Function Approximation

要約 コンテキストバンディット問題における関数近似を使用した実験計画の問題を研究 … 続きを読む

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A Unified Framework for U-Net Design and Analysis

要約 U-Net は、画像や偏微分方程式 (PDE) などの正方形上の連続信号に … 続きを読む

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Semi-Supervised Deep Sobolev Regression: Estimation, Variable Selection and Beyond

要約 我々は、基礎となる回帰関数とその勾配のノンパラメトリック推定のために、半教 … 続きを読む

カテゴリー: 62G05, 62G08, 65N21, cs.LG, stat.ML | Semi-Supervised Deep Sobolev Regression: Estimation, Variable Selection and Beyond はコメントを受け付けていません

Linear Recursive Feature Machines provably recover low-rank matrices

要約 機械学習における基本的な問題は、次元の呪いを一見回避しながら、ニューラル … 続きを読む

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Risk Assessment and Statistical Significance in the Age of Foundation Models

要約 基礎モデルの社会技術的リスクを定量化された統計的有意性で評価するための分布 … 続きを読む

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Online Laplace Model Selection Revisited

要約 ラプラス近似は、ニューラル ネットワーク (NN) の閉形式モデル選択の目 … 続きを読む

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Mixture of multilayer stochastic block models for multiview clustering

要約 この研究では、異なる情報源から得られる複数のクラスタリングを集約するための … 続きを読む

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