stat.ML」カテゴリーアーカイブ

GeoPhy: Differentiable Phylogenetic Inference via Geometric Gradients of Tree Topologies

要約 分子進化モデルに基づいた系統推論は、生物学的データにおける進化の関係を理解 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, q-bio.PE, stat.ML | GeoPhy: Differentiable Phylogenetic Inference via Geometric Gradients of Tree Topologies はコメントを受け付けていません

Incentive-Theoretic Bayesian Inference for Collaborative Science

要約 現代の科学研究は分散型の共同作業であり、研究者、規制機関、資金提供機関、商 … 続きを読む

カテゴリー: cs.GT, cs.LG, stat.ME, stat.ML | Incentive-Theoretic Bayesian Inference for Collaborative Science はコメントを受け付けていません

F2A2: Flexible Fully-decentralized Approximate Actor-critic for Cooperative Multi-agent Reinforcement Learning

要約 従来の集中型マルチエージェント強化学習 (MARL) アルゴリズムは、エー … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.MA, stat.ML | F2A2: Flexible Fully-decentralized Approximate Actor-critic for Cooperative Multi-agent Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

PCL-Indexability and Whittle Index for Restless Bandits with General Observation Models

要約 この論文では、落ち着きのない多腕バンディット問題に対する一般的な観察モデル … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | PCL-Indexability and Whittle Index for Restless Bandits with General Observation Models はコメントを受け付けていません

Beyond Intuition, a Framework for Applying GPs to Real-World Data

要約 ガウス過程 (GP) は、小規模で構造化された相関性のあるデータセットに対 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Beyond Intuition, a Framework for Applying GPs to Real-World Data はコメントを受け付けていません

Statistical-Computational Tradeoffs in Mixed Sparse Linear Regression

要約 2 つの成分を含む混合スパース線形回帰の問題を考えます。ここでは、2 つの … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, math.ST, stat.ML, stat.TH | Statistical-Computational Tradeoffs in Mixed Sparse Linear Regression はコメントを受け付けていません

Multiplicative Updates for Online Convex Optimization over Symmetric Cones

要約 私たちは、可能なアクションが対称円錐内のトレース 1 要素であるオンライン … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC, stat.ML | Multiplicative Updates for Online Convex Optimization over Symmetric Cones はコメントを受け付けていません

Learning Curves for Heterogeneous Feature-Subsampled Ridge Ensembles

要約 特徴バギングは、特徴のランダムなサブサンプルまたは投影に基づいてアンサンブ … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, q-bio.NC, stat.ML | Learning Curves for Heterogeneous Feature-Subsampled Ridge Ensembles はコメントを受け付けていません

LLM Calibration and Automatic Hallucination Detection via Pareto Optimal Self-supervision

要約 大規模言語モデル (LLM) は、さまざまなアプリケーションに対してすぐに … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, stat.ML | LLM Calibration and Automatic Hallucination Detection via Pareto Optimal Self-supervision はコメントを受け付けていません

Transformers as Statisticians: Provable In-Context Learning with In-Context Algorithm Selection

要約 トランスフォーマー アーキテクチャに基づくニューラル シーケンス モデルは … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Transformers as Statisticians: Provable In-Context Learning with In-Context Algorithm Selection はコメントを受け付けていません