stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Decentralized SGD and Average-direction SAM are Asymptotically Equivalent

要約 分散型確率的勾配降下法 (D-SGD) を使用すると、中央サーバーの制御な … 続きを読む

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Riemannian Laplace approximations for Bayesian neural networks

要約 ベイジアン ニューラル ネットワークは、多くの場合、重み事後分布をガウス分 … 続きを読む

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General Transformation for Consistent Online Approximation Algorithms

要約 オフライン近似アルゴリズムからのランダム順序モデルにおける $\epsil … 続きを読む

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Benchmarking Neural Network Training Algorithms

要約 広義に解釈されるトレーニング アルゴリズムは、あらゆる深層学習パイプライン … 続きを読む

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Convergence of mean-field Langevin dynamics: Time and space discretization, stochastic gradient, and variance reduction

要約 平均場ランジュバン ダイナミクス (MFLD) は、分布依存のドリフトを組 … 続きを読む

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Adversarial Rewards in Universal Learning for Contextual Bandits

要約 私たちは、コンテキストバンディットにおける学習の基本的な限界を研究します。 … 続きを読む

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Deep Gaussian Mixture Ensembles

要約 この研究では、ディープ ガウス混合物アンサンブル (DGME) と呼ばれる … 続きを読む

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Accelerating Primal-dual Methods for Regularized Markov Decision Processes

要約 エントロピー正則化マルコフ決定プロセスは、強化学習で広く使用されています。 … 続きを読む

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On the Expected Size of Conformal Prediction Sets

要約 等角予測器は、エラー頻度に対する厳密な統計的保証の利点を享受しますが、対応 … 続きを読む

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Conditional Matrix Flows for Gaussian Graphical Models

要約 観測値がほとんどない多くの変数間の条件付き独立構造を研究することは、困難な … 続きを読む

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