「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Scalable Coupling of Deep Learning with Logical Reasoning

投稿日: 2023年7月19日 作成者: jarxiv

要約 離散推論とニューラル ネットワークのハイブリッド化の継続的な探求において、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | Scalable Coupling of Deep Learning with Logical Reasoning はコメントを受け付けていません

Conformal prediction under ambiguous ground truth

投稿日: 2023年7月19日 作成者: jarxiv

要約 安全性が重要な分類タスクでは、等角予測により、ユーザー指定の確率を持つ真の … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, stat.ME, stat.ML | Conformal prediction under ambiguous ground truth はコメントを受け付けていません

Martian time-series unraveled: A multi-scale nested approach with factorial variational autoencoders

投稿日: 2023年7月19日 作成者: jarxiv

要約 教師なしソース分離では、ソースに関する限られた事前知識と信号混合のデータセ … 続きを読む →

カテゴリー: astro-ph.EP, cs.LG, stat.ML | Martian time-series unraveled: A multi-scale nested approach with factorial variational autoencoders はコメントを受け付けていません

The Score-Difference Flow for Implicit Generative Modeling

投稿日: 2023年7月19日 作成者: jarxiv

要約 暗黙的生成モデリング (IGM) は、ターゲット データ分布の特性に一致す … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | The Score-Difference Flow for Implicit Generative Modeling はコメントを受け付けていません

Robust online active learning

投稿日: 2023年7月19日 作成者: jarxiv

要約 多くの産業用途では、人間の専門家の介入や高価な試験装置の使用が必要になるこ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Robust online active learning はコメントを受け付けていません

Sparse Gaussian Graphical Models with Discrete Optimization: Computational and Statistical Perspectives

投稿日: 2023年7月19日 作成者: jarxiv

要約 統計的機械学習の重要な問題である、無向ガウス グラフィカル モデルの基礎と … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | Sparse Gaussian Graphical Models with Discrete Optimization: Computational and Statistical Perspectives はコメントを受け付けていません

Batched Predictors Generalize within Distribution

投稿日: 2023年7月19日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、バッチ予測子、つまり、サンプルの小さなセット (またはバッチ) … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Batched Predictors Generalize within Distribution はコメントを受け付けていません

Scaling Laws for Imitation Learning in NetHack

投稿日: 2023年7月19日 作成者: jarxiv

要約 模倣学習 (IL) は、機械学習で最も広く使用されている手法の 1 つです … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | Scaling Laws for Imitation Learning in NetHack はコメントを受け付けていません

Weighted Averaged Stochastic Gradient Descent: Asymptotic Normality and Optimality

投稿日: 2023年7月19日 作成者: jarxiv

要約 確率的勾配降下法 (SGD) は、計算効率とメモリ効率が高いため、最新の統 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Weighted Averaged Stochastic Gradient Descent: Asymptotic Normality and Optimality はコメントを受け付けていません

PAC Neural Prediction Set Learning to Quantify the Uncertainty of Generative Language Models

投稿日: 2023年7月19日 作成者: jarxiv

要約 モデルの不確実性の学習と定量化は、モデルの信頼性を高めるための重要なタスク … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.LG, stat.ML | PAC Neural Prediction Set Learning to Quantify the Uncertainty of Generative Language Models はコメントを受け付けていません