「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

\emph{Lifted} RDT based capacity analysis of the 1-hidden layer treelike \emph{sign} perceptrons neural networks

投稿日: 2023年12月14日 作成者: jarxiv

要約 多層 \emph{sign} パーセプトロン ニューラル ネットワーク ( … 続きを読む →

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Towards Optimal Sobolev Norm Rates for the Vector-Valued Regularized Least-Squares Algorithm

投稿日: 2023年12月14日 作成者: jarxiv

要約 $L_2$ と仮説空間 (ベクトル値再現カーネル ヒルベルト空間とみなしま … 続きを読む →

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Mixed moving average field guided learning for spatio-temporal data

投稿日: 2023年12月14日 作成者: jarxiv

要約 影響を受けた混合移動平均フィールドは、時空間データの多用途なモデリング ク … 続きを読む →

カテゴリー: 60E07, 60E15, 60G25, 60G60, 62C10, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Mixed moving average field guided learning for spatio-temporal data はコメントを受け付けていません

Towards Optimal Statistical Watermarking

投稿日: 2023年12月14日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、統計的透かしを、これまでのすべての統計的透かし手法を包含する一般 … 続きを読む →

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Combinatorial Stochastic-Greedy Bandit

投稿日: 2023年12月14日 作成者: jarxiv

要約 各タイムステップ $t\in [T]$ における選択された $n$ アーム … 続きを読む →

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Causal Optimal Transport of Abstractions

投稿日: 2023年12月14日 作成者: jarxiv

要約 因果抽象化 (CA) 理論は、複数の構造因果モデル (SCM) 間のマップ … 続きを読む →

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Distributional Preference Learning: Understanding and Accounting for Hidden Context in RLHF

投稿日: 2023年12月14日 作成者: jarxiv

要約 実際には、人間のフィードバックからの好みの学習は、コンテキストが隠された不 … 続きを読む →

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The Effective Horizon Explains Deep RL Performance in Stochastic Environments

投稿日: 2023年12月14日 作成者: jarxiv

要約 強化学習 (RL) 理論は主に、サンプルの複雑さの最小限界を証明することに … 続きを読む →

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Discretization-Induced Dirichlet Posterior for Robust Uncertainty Quantification on Regression

投稿日: 2023年12月14日 作成者: jarxiv

要約 不確実性の定量化は、現実世界のアプリケーションにディープ ニューラル ネッ … 続きを読む →

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Forced Exploration in Bandit Problems

投稿日: 2023年12月14日 作成者: jarxiv

要約 マルチアーム バンディット (MAB) は、古典的な逐次決定問題です。 ほ … 続きを読む →

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