「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Asymptotic Optimism of Random-Design Linear and Kernel Regression Models

投稿日: 2025年4月17日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、ランダム設計下で線形回帰モデルの閉じた漸近楽観主義を導き出し、そ … 続きを読む →

カテゴリー: 68Q32, 68T05, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Asymptotic Optimism of Random-Design Linear and Kernel Regression Models はコメントを受け付けていません

InfoNCE: Identifying the Gap Between Theory and Practice

投稿日: 2025年4月17日 作成者: jarxiv

要約 Infonceの損失を介した対照学習に関する以前の理論は、特定の仮定の下で … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, stat.ML | InfoNCE: Identifying the Gap Between Theory and Practice はコメントを受け付けていません

Posterior and variational inference for deep neural networks with heavy-tailed weights

投稿日: 2025年4月16日 作成者: jarxiv

要約 ネットワークの重みをランダムにサンプリングする以前の分布を備えたベイジアン … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Posterior and variational inference for deep neural networks with heavy-tailed weights はコメントを受け付けていません

Differentially Private Geodesic and Linear Regression

投稿日: 2025年4月16日 作成者: jarxiv

要約 統計アプリケーションでは、マニホールドなどの非線形空間に住んでいるデータ構 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Differentially Private Geodesic and Linear Regression はコメントを受け付けていません

Inferring Outcome Means of Exponential Family Distributions Estimated by Deep Neural Networks

投稿日: 2025年4月16日 作成者: jarxiv

要約 深いニューラルネットワーク（DNN）は予測に広く使用されていますが、カテゴ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Inferring Outcome Means of Exponential Family Distributions Estimated by Deep Neural Networks はコメントを受け付けていません

An Adaptive Dropout Approach for High-Dimensional Bayesian Optimization

投稿日: 2025年4月16日 作成者: jarxiv

要約 Bayesian Optimization（BO）は、高価なブラックボック … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | An Adaptive Dropout Approach for High-Dimensional Bayesian Optimization はコメントを受け付けていません

The Pitfalls of Imitation Learning when Actions are Continuous

投稿日: 2025年4月16日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、離散時間の連続状態と行動制御システムで専門家のデモンストレーター … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.SY, eess.SY, stat.ML | The Pitfalls of Imitation Learning when Actions are Continuous はコメントを受け付けていません

Bipartite Ranking From Multiple Labels: On Loss Versus Label Aggregation

投稿日: 2025年4月16日 作成者: jarxiv

要約 Bipartiteランキングは、単一のバイナリターゲットラベルに対してRO … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.IR, cs.LG, stat.ML | Bipartite Ranking From Multiple Labels: On Loss Versus Label Aggregation はコメントを受け付けていません

Optimizing LLM Inference: Fluid-Guided Online Scheduling with Memory Constraints

投稿日: 2025年4月16日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）は今日のアプリケーションでは不可欠ですが、それ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.LG, math.OC, stat.ML | Optimizing LLM Inference: Fluid-Guided Online Scheduling with Memory Constraints はコメントを受け付けていません

A Minimalist Approach to LLM Reasoning: from Rejection Sampling to Reinforce

投稿日: 2025年4月16日 作成者: jarxiv

要約 強化学習（RL）は、複雑な推論タスクに関する大規模な言語モデル（LLMS） … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, stat.ML | A Minimalist Approach to LLM Reasoning: from Rejection Sampling to Reinforce はコメントを受け付けていません