stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Generating Personalized Insulin Treatments Strategies with Deep Conditional Generative Time Series Models

要約 私たちは、個別化された治療戦略を生成するための、深い生成時系列モデルと意思 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Generating Personalized Insulin Treatments Strategies with Deep Conditional Generative Time Series Models はコメントを受け付けていません

Mixtures of Gaussians are Privately Learnable with a Polynomial Number of Samples

要約 差分プライバシー (DP) の制約の下でガウスの混合を推定する問題を研究し … 続きを読む

カテゴリー: cs.CR, cs.DS, cs.IT, cs.LG, math.IT, stat.ML | Mixtures of Gaussians are Privately Learnable with a Polynomial Number of Samples はコメントを受け付けていません

CRIMED: Lower and Upper Bounds on Regret for Bandits with Unbounded Stochastic Corruption

要約 私たちは、恣意的な破損を伴う複数の武装した盗賊環境における後悔の最小化の問 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | CRIMED: Lower and Upper Bounds on Regret for Bandits with Unbounded Stochastic Corruption はコメントを受け付けていません

M-OFDFT: Overcoming the Barrier of Orbital-Free Density Functional Theory for Molecular Systems Using Deep Learning

要約 無軌道密度汎関数理論 (OFDFT) は、一般的なコーンシャム DFT よ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, stat.ML | M-OFDFT: Overcoming the Barrier of Orbital-Free Density Functional Theory for Molecular Systems Using Deep Learning はコメントを受け付けていません

HyperBO+: Pre-training a universal prior for Bayesian optimization with hierarchical Gaussian processes

要約 ベイジアン最適化 (BO) は、多くのブラックボックス関数最適化タスクに対 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | HyperBO+: Pre-training a universal prior for Bayesian optimization with hierarchical Gaussian processes はコメントを受け付けていません

Flexible and efficient spatial extremes emulation via variational autoencoders

要約 現実世界のプロセスの多くは、古典的なガウス プロセスを使用して特徴付けるこ … 続きを読む

カテゴリー: 60G70, 68T07, cs.LG, secondary, stat.ME, stat.ML | Flexible and efficient spatial extremes emulation via variational autoencoders はコメントを受け付けていません

Cross-Prediction-Powered Inference

要約 信頼性の高いデータ主導の意思決定は高品質のラベル付きデータにかかっています … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | Cross-Prediction-Powered Inference はコメントを受け付けていません

Exploiting Edge Features in Graphs with Fused Network Gromov-Wasserstein Distance

要約 グラフのペアごとの比較は、クラスタリング、カーネルベースの分類/回帰、さら … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Exploiting Edge Features in Graphs with Fused Network Gromov-Wasserstein Distance はコメントを受け付けていません

Horospherical Decision Boundaries for Large Margin Classification in Hyperbolic Space

要約 双曲空間は、階層的に組織されたデータを表すために最近非常に人気がありました … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Horospherical Decision Boundaries for Large Margin Classification in Hyperbolic Space はコメントを受け付けていません

Data Augmentation in the Underparameterized and Overparameterized Regimes

要約 データ拡張が推定値の分散と限界分布にどのような影響を与えるかを正確に定量化 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Data Augmentation in the Underparameterized and Overparameterized Regimes はコメントを受け付けていません