stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Model-agnostic variable importance for predictive uncertainty: an entropy-based approach

要約 機械学習アルゴリズムの予測を信頼するには、それらの予測に寄与する要因を理解 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Model-agnostic variable importance for predictive uncertainty: an entropy-based approach はコメントを受け付けていません

The Adaptive $τ$-Lasso: Robustness and Oracle Properties

要約 この論文では、応答変数と共変量 (説明変数) の重大な汚染の影響を受ける高 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, eess.SP, stat.ML | The Adaptive $τ$-Lasso: Robustness and Oracle Properties はコメントを受け付けていません

Generative Flow Networks as Entropy-Regularized RL

要約 最近提案された生成フロー ネットワーク (GFlowNets) は、一連の … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Generative Flow Networks as Entropy-Regularized RL はコメントを受け付けていません

PAC Prediction Sets Under Label Shift

要約 予測セットは、個々のラベルではなくラベルのセットを予測することで不確実性を … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | PAC Prediction Sets Under Label Shift はコメントを受け付けていません

Optimality Guarantees for Particle Belief Approximation of POMDPs

要約 部分的に観察可能なマルコフ決定プロセス (POMDP) は、現実世界の意思 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.RO, cs.SY, eess.SY, stat.ML | Optimality Guarantees for Particle Belief Approximation of POMDPs はコメントを受け付けていません

URL: A Representation Learning Benchmark for Transferable Uncertainty Estimates

要約 表現学習により、この分野では、新しいデータセットに転送する際の貴重な出発点 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | URL: A Representation Learning Benchmark for Transferable Uncertainty Estimates はコメントを受け付けていません

Variational Inference for SDEs Driven by Fractional Noise

要約 我々は、マルコフ近似分数ブラウン運動 (fBM) によって駆動される (ニ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, stat.AP, stat.ML | Variational Inference for SDEs Driven by Fractional Noise はコメントを受け付けていません

A Finite-Horizon Approach to Active Level Set Estimation

要約 レベルセット推定 (LSE) のための空間サンプリングのコンテキストでアク … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.RO, stat.ML | A Finite-Horizon Approach to Active Level Set Estimation はコメントを受け付けていません

Removing Spurious Concepts from Neural Network Representations via Joint Subspace Estimation

要約 ニューラル ネットワークにおける分布外一般化は、偽の相関によって妨げられる … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Removing Spurious Concepts from Neural Network Representations via Joint Subspace Estimation はコメントを受け付けていません

Iterative Methods for Vecchia-Laplace Approximations for Latent Gaussian Process Models

要約 潜在ガウス過程 (GP) モデルは、柔軟な確率的ノンパラメトリック関数モデ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | Iterative Methods for Vecchia-Laplace Approximations for Latent Gaussian Process Models はコメントを受け付けていません