「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

TripleSurv: Triplet Time-adaptive Coordinate Loss for Survival Analysis

投稿日: 2024年1月8日 作成者: jarxiv

要約 生存分析における中心的な課題は、関心のあるイベントが死亡、故障、または特定 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | TripleSurv: Triplet Time-adaptive Coordinate Loss for Survival Analysis はコメントを受け付けていません

Hierarchical Randomized Smoothing

投稿日: 2024年1月8日 作成者: jarxiv

要約 実世界のデータは複雑で、多くの場合、複数のエンティティに分解できるオブジェ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, stat.ML | Hierarchical Randomized Smoothing はコメントを受け付けていません

Robust bilinear factor analysis based on the matrix-variate $t$ distribution

投稿日: 2024年1月5日 作成者: jarxiv

要約 多変量 $t$ 分布 ($t$fa) に基づく因子分析は、ヘビーテールまた … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Robust bilinear factor analysis based on the matrix-variate $t$ distribution はコメントを受け付けていません

On Model Compression for Neural Networks: Framework, Algorithm, and Convergence Guarantee

投稿日: 2024年1月5日 作成者: jarxiv

要約 モデル圧縮は、特に多くのアプリケーションでコンピューティング デバイスのメ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | On Model Compression for Neural Networks: Framework, Algorithm, and Convergence Guarantee はコメントを受け付けていません

A Robust Quantile Huber Loss With Interpretable Parameter Adjustment In Distributional Reinforcement Learning

投稿日: 2024年1月5日 作成者: jarxiv

要約 分布強化学習 (RL) は、主に分位フーバー損失関数の最小化を介して分位値 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | A Robust Quantile Huber Loss With Interpretable Parameter Adjustment In Distributional Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Simulation-Based Inference with Quantile Regression

投稿日: 2024年1月5日 作成者: jarxiv

要約 我々は、条件付き分位点回帰に基づく新しいシミュレーションに基づく推論（SB … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Simulation-Based Inference with Quantile Regression はコメントを受け付けていません

Controlling Moments with Kernel Stein Discrepancies

投稿日: 2024年1月5日 作成者: jarxiv

要約 カーネルシュタイン不一致(KSD)は、分布近似の品質を測定するもので、対象 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.CO, stat.ML | Controlling Moments with Kernel Stein Discrepancies はコメントを受け付けていません

Entropy and the Kullback-Leibler Divergence for Bayesian Networks: Computational Complexity and Efficient Implementation

投稿日: 2024年1月5日 作成者: jarxiv

要約 ベイジアンネットワーク（BN）は、機械学習と因果推論における基礎的なモデル … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.CO, stat.ML | Entropy and the Kullback-Leibler Divergence for Bayesian Networks: Computational Complexity and Efficient Implementation はコメントを受け付けていません

A Survey Analyzing Generalization in Deep Reinforcement Learning

投稿日: 2024年1月5日 作成者: jarxiv

要約 強化学習研究は、高次元の状態空間や行動空間における問題を解決するためのディ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | A Survey Analyzing Generalization in Deep Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Sharper Bounds for $\ell_p$ Sensitivity Sampling

投稿日: 2024年1月4日 作成者: jarxiv

要約 大規模な機械学習において、ランダムサンプリングは、少数の代表的な部分例によ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, stat.ML | Sharper Bounds for $\ell_p$ Sensitivity Sampling はコメントを受け付けていません