stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Doubly Robust Estimator for Off-Policy Evaluation with Large Action Spaces

要約 私たちは、大規模なアクションスペースを備えた状況に応じたバンディット設定で … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.IR, cs.LG, stat.ML | Doubly Robust Estimator for Off-Policy Evaluation with Large Action Spaces はコメントを受け付けていません

SLEM: Machine Learning for Path Modeling and Causal Inference with Super Learner Equation Modeling

要約 因果推論は科学の重要な目標であり、研究者が観察データを使用して仮説的介入の … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.AP, stat.ML | SLEM: Machine Learning for Path Modeling and Causal Inference with Super Learner Equation Modeling はコメントを受け付けていません

Learning Bayesian Networks with Annealing Machine

要約 最近の研究では、アニーリングマシンが組み合わせ最適化問題を高精度に解くこと … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Learning Bayesian Networks with Annealing Machine はコメントを受け付けていません

Varying-coefficients for regional quantile via KNN-based LASSO with applications to health outcome study

要約 BMI やコレステロール値などの健康結果は年齢に依存し、関連する危険因子と … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | Varying-coefficients for regional quantile via KNN-based LASSO with applications to health outcome study はコメントを受け付けていません

Practical and Rigorous Uncertainty Bounds for Gaussian Process Regression

要約 ガウス過程回帰は、予測の不確実性推定を提供するベイズ原理に基づく一般的なノ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.SY, eess.SY, stat.ML | Practical and Rigorous Uncertainty Bounds for Gaussian Process Regression はコメントを受け付けていません

MonoFlow: Rethinking Divergence GANs via the Perspective of Wasserstein Gradient Flows

要約 敵対的生成ネットワーク (GAN) における敵対的トレーニングの従来の理解 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | MonoFlow: Rethinking Divergence GANs via the Perspective of Wasserstein Gradient Flows はコメントを受け付けていません

SLEM: Machine Learning for Path Modeling and Causal Inference with Super Learner Equation Modeling

要約 因果推論は科学の重要な目標であり、研究者が観察データを使用して仮説的介入の … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.AP, stat.ML | SLEM: Machine Learning for Path Modeling and Causal Inference with Super Learner Equation Modeling はコメントを受け付けていません

Smoothing the Edges: A General Framework for Smooth Optimization in Sparse Regularization using Hadamard Overparametrization

要約 この論文は、(構造化された) スパース性に対する $\ell_q$ および … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC, stat.ML | Smoothing the Edges: A General Framework for Smooth Optimization in Sparse Regularization using Hadamard Overparametrization はコメントを受け付けていません

Shuffle SGD is Always Better than SGD: Improved Analysis of SGD with Arbitrary Data Orders

要約 確率的勾配降下法 (SGD) アルゴリズムは、ニューラル ネットワークの最 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC, stat.ML | Shuffle SGD is Always Better than SGD: Improved Analysis of SGD with Arbitrary Data Orders はコメントを受け付けていません

Meta-Learning Operators to Optimality from Multi-Task Non-IID Data

要約 機械学習における最近の進歩の背後にある強力な概念は、異種ソースやタスクから … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.SY, eess.SY, stat.ML | Meta-Learning Operators to Optimality from Multi-Task Non-IID Data はコメントを受け付けていません