「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Interpreting and Improving Diffusion Models Using the Euclidean Distance Function

投稿日: 2023年12月5日 作成者: jarxiv

要約 ノイズ除去は直感的に射影と関連している。実際、多様体仮説の下では、ランダム … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, math.OC, stat.ML | Interpreting and Improving Diffusion Models Using the Euclidean Distance Function はコメントを受け付けていません

How Deep Neural Networks Learn Compositional Data: The Random Hierarchy Model

投稿日: 2023年12月5日 作成者: jarxiv

要約 ディープラーニング・アルゴリズムは、限られた例から高次元のタスクを学習する … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, stat.ML | How Deep Neural Networks Learn Compositional Data: The Random Hierarchy Model はコメントを受け付けていません

Simple Transferability Estimation for Regression Tasks

投稿日: 2023年12月5日 作成者: jarxiv

要約 我々は、ディープラーニングモデルがソースタスクからターゲットタスクへどの程 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | Simple Transferability Estimation for Regression Tasks はコメントを受け付けていません

Deep Unlearning: Fast and Efficient Training-free Approach to Controlled Forgetting

投稿日: 2023年12月5日 作成者: jarxiv

要約 機械学習は、要求に応じてユーザーデータを削除するという産業界に対する規制要 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, stat.ML | Deep Unlearning: Fast and Efficient Training-free Approach to Controlled Forgetting はコメントを受け付けていません

Bandwidth Selection for Gaussian Kernel Ridge Regression via Jacobian Control

投稿日: 2023年12月4日 作成者: jarxiv

要約 ほとんどの機械学習手法は、ハイパーパラメータのチューニングを必要とする。ガ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | Bandwidth Selection for Gaussian Kernel Ridge Regression via Jacobian Control はコメントを受け付けていません

Decentralized policy learning with partial observation and mechanical constraints for multiperson modeling

投稿日: 2023年12月4日 作成者: jarxiv

要約 実世界のマルチエージェント行動のルールを抽出することは、様々な科学・工学分 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.MA, stat.ML | Decentralized policy learning with partial observation and mechanical constraints for multiperson modeling はコメントを受け付けていません

Investigating a domain adaptation approach for integrating different measurement instruments in a longitudinal clinical registry

投稿日: 2023年12月4日 作成者: jarxiv

要約 縦断的な臨床登録では、異なる時点の個人を評価するために、異なる測定尺度が使 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | Investigating a domain adaptation approach for integrating different measurement instruments in a longitudinal clinical registry はコメントを受け付けていません

Forecasting Trends in Food Security: a Reservoir Computing Approach

投稿日: 2023年12月4日 作成者: jarxiv

要約 早期警報システムは、効果的な人道支援活動に不可欠な手段である。差し迫った災 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, physics.soc-ph, stat.ML | Forecasting Trends in Food Security: a Reservoir Computing Approach はコメントを受け付けていません

One to beat them all: ‘RYU” — a unifying framework for the construction of safe balls

投稿日: 2023年12月4日 作成者: jarxiv

要約 本論文では、「安全な」ボール、すなわち、目標とする最適化問題の双対解を証明 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.OC, stat.ML | One to beat them all: ‘RYU” — a unifying framework for the construction of safe balls はコメントを受け付けていません

On the Trade-off of Intra-/Inter-class Diversity for Supervised Pre-training

投稿日: 2023年12月4日 作成者: jarxiv

要約 事前学習データセットは、最先端の機械学習モデルを構築するために不可欠であり … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | On the Trade-off of Intra-/Inter-class Diversity for Supervised Pre-training はコメントを受け付けていません