stat.ML」カテゴリーアーカイブ

From Continuous Dynamics to Graph Neural Networks: Neural Diffusion and Beyond

要約 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、リレーショナル データの … 続きを読む

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Rare Event Probability Learning by Normalizing Flows

要約 まれなイベントは、発生確率が低いことによって定義されます。 このような小さ … 続きを読む

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Alignment with human representations supports robust few-shot learning

要約 AI システムが人間と同様の世界の表現を持っているかどうかを気にする必要が … 続きを読む

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Fast and Regret Optimal Best Arm Identification: Fundamental Limits and Low-Complexity Algorithms

要約 この論文では、(i) 迅速な特定と最適なアームへのコミット、(ii) 一連 … 続きを読む

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Partial Counterfactual Identification of Continuous Outcomes with a Curvature Sensitivity Model

要約 反事実推論は、遡及的な「もしも」の質問に答えることを目的としており、パール … 続きを読む

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Topological Parallax: A Geometric Specification for Deep Perception Models

要約 AI システムの安全性と堅牢性を確保するために、トレーニング済みモデルと参 … 続きを読む

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Deep Transformed Gaussian Processes

要約 変換ガウス過程 (TGP) は、可逆変換を使用して、前のプロセス (通常は … 続きを読む

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The noise level in linear regression with dependent data

要約 実現可能性の仮定が存在しない依存 ($\beta$-mixing) データ … 続きを読む

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Statistical Learning under Heterogeneous Distribution Shift

要約 この論文では、確率変数のペア $(\mathbf{x},\mathbf{y … 続きを読む

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Structured Semidefinite Programming for Recovering Structured Preconditioners

要約 線形システムを解くためのほぼ最適な前処理を見つけるための一般的なフレームワ … 続きを読む

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