「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

HardNet: Hard-Constrained Neural Networks with Universal Approximation Guarantees

投稿日: 2025年6月4日 作成者: jarxiv

要約 入出力関係の事前知識や仕様を機械学習モデルに組み込むことは、限られたデータ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | コメントする

Generalization Bounds for Heavy-Tailed SDEs through the Fractional Fokker-Planck Equation

投稿日: 2025年6月3日 作成者: jarxiv

要約 重尾の確率的最適化アルゴリズムの一般化特性を理解することで、過去数年間で注 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | コメントする

(Im)possibility of Automated Hallucination Detection in Large Language Models

投稿日: 2025年6月3日 作成者: jarxiv

要約 自動幻覚検出は可能ですか？ この作業では、大規模な言語モデル（LLM）によ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, stat.ML | コメントする

Universal Value-Function Uncertainties

投稿日: 2025年6月3日 作成者: jarxiv

要約 価値関数における認識論的不確実性の推定は、効率的な調査、安全な意思決定、オ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | コメントする

Falsification of Unconfoundedness by Testing Independence of Causal Mechanisms

投稿日: 2025年6月3日 作成者: jarxiv

要約 観察研究における治療効果を推定する上での主な課題は、測定されていない交絡の … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), cs.LG, stat.ME, stat.ML | コメントする

Disentangling Total-Variance and Signal-to-Noise-Ratio Improves Diffusion Models

投稿日: 2025年6月3日 作成者: jarxiv

要約 拡散モデルの長いサンプリング時間は、重要なボトルネックのままであり、拡散時 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | コメントする

Generalized Bayesian deep reinforcement learning

投稿日: 2025年6月3日 作成者: jarxiv

要約 ベイジアン強化学習（BRL）は、ベイジアン統計と強化学習からの原則をマージ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | コメントする

Robust Distributed Estimation: Extending Gossip Algorithms to Ranking and Trimmed Means

投稿日: 2025年6月2日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、任意の通信グラフ上のゴシップアルゴリズムの堅牢な推定の問題に … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.AP, stat.ML | コメントする

M-learner:A Flexible And Powerful Framework To Study Heterogeneous Treatment Effect In Mediation Model

投稿日: 2025年6月2日 作成者: jarxiv

要約 不均一な間接的および総治療効果を推定し、調停フレームワーク内で関連するサブ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | コメントする

Supervised Quadratic Feature Analysis: Information Geometry Approach for Dimensionality Reduction

投稿日: 2025年6月2日 作成者: jarxiv

要約 監視された次元削減は、クラスの識別性を最大化しながら、ラベル付きデータを低 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.DG, math.ST, stat.ML, stat.TH | コメントする