「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Anytime-valid t-tests and confidence sequences for Gaussian means with unknown variance

投稿日: 2023年10月6日 作成者: jarxiv

要約 1976 年に、Lai は、未知の分散 $\sigma$ を持つガウス分布 … 続きを読む →

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Stochastic interpolants with data-dependent couplings

投稿日: 2023年10月6日 作成者: jarxiv

要約 流れや拡散などの測定値の動的輸送にインスピレーションを得た生成モデルは、2 … 続きを読む →

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Maximum Likelihood Estimation of Latent Variable Structural Equation Models: A Neural Network Approach

投稿日: 2023年10月6日 作成者: jarxiv

要約 我々は、線形性とガウス性の仮定の下で周辺化の下でも安定である構造方程式モデ … 続きを読む →

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Characterization of causal ancestral graphs for time series with latent confounders

投稿日: 2023年10月6日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、タイムラグ特有の因果関係と、観察されていない交絡因子を含む多 … 続きを読む →

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Towards Inferential Reproducibility of Machine Learning Research

投稿日: 2023年10月6日 作成者: jarxiv

要約 機械学習の評価の信頼性、つまり複製されたモデル トレーニングの実行全体で観 … 続きを読む →

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Quantitative CLTs in Deep Neural Networks

投稿日: 2023年10月6日 作成者: jarxiv

要約 隠れ層の幅が大きな定数 $n$ に比例する、ランダムなガウス重みとバイアス … 続きを読む →

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SmoothLLM: Defending Large Language Models Against Jailbreaking Attacks

投稿日: 2023年10月6日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) を人間の価値観に合わせる努力にもかかわらず、 … 続きを読む →

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Assessment of the Reliablity of a Model’s Decision by Generalizing Attribution to the Wavelet Domain

投稿日: 2023年10月6日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル ネットワークはコンピューター ビジョンで顕著なパフォーマンスを … 続きを読む →

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CLEVRER-Humans: Describing Physical and Causal Events the Human Way

投稿日: 2023年10月6日 作成者: jarxiv

要約 物理的なイベントとその因果関係を推論できるマシンを構築することは、物理世界 … 続きを読む →

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ELUQuant: Event-Level Uncertainty Quantification in Deep Inelastic Scattering

投稿日: 2023年10月5日 作成者: jarxiv

要約 物理現象イベントレベルでの詳細な不確実性定量化 (UQ) のために、乗法正 … 続きを読む →

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