「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Client Selection in Federated Learning with Data Heterogeneity and Network Latencies

投稿日: 2025年4月3日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning（FL）は、複数のクライアントがプライ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Client Selection in Federated Learning with Data Heterogeneity and Network Latencies はコメントを受け付けていません

A Unified Approach to Analysis and Design of Denoising Markov Models

投稿日: 2025年4月3日 作成者: jarxiv

要約 拡散モデルや流れベースのモデルなどの測定輸送に基づく確率的生成モデルは、多 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML | A Unified Approach to Analysis and Design of Denoising Markov Models はコメントを受け付けていません

Sharp Rates in Dependent Learning Theory: Avoiding Sample Size Deflation for the Square Loss

投稿日: 2025年4月2日 作成者: jarxiv

要約 この作業では、仮説クラスの依存性（$ \ beta $ -mixing）デ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Sharp Rates in Dependent Learning Theory: Avoiding Sample Size Deflation for the Square Loss はコメントを受け付けていません

Calibration Strategies for Robust Causal Estimation: Theoretical and Empirical Insights on Propensity Score Based Estimators

投稿日: 2025年4月2日 作成者: jarxiv

要約 推定とキャリブレーションのためのデータのパーティション化は、逆確率重み付け … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, econ.EM, stat.ME, stat.ML | Calibration Strategies for Robust Causal Estimation: Theoretical and Empirical Insights on Propensity Score Based Estimators はコメントを受け付けていません

A stochastic gradient descent algorithm with random search directions

投稿日: 2025年4月2日 作成者: jarxiv

要約 確率的座標降下アルゴリズムは、現在の反復から値でほとんどの座標を修正し、残 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.OC, math.PR, stat.ML | A stochastic gradient descent algorithm with random search directions はコメントを受け付けていません

Optimization Insights into Deep Diagonal Linear Networks

投稿日: 2025年4月2日 作成者: jarxiv

要約 （確率的）勾配降下で訓練されたオーバーパラメーター化されたモデルは、現代の … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.OC, stat.ML | Optimization Insights into Deep Diagonal Linear Networks はコメントを受け付けていません

Optimizing Posterior Samples for Bayesian Optimization via Rootfinding

投稿日: 2025年4月2日 作成者: jarxiv

要約 Bayesian Optimizationは、一連の取得関数のグローバルな … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.OC, stat.ML | Optimizing Posterior Samples for Bayesian Optimization via Rootfinding はコメントを受け付けていません

Optimal generalisation and learning transition in extensive-width shallow neural networks near interpolation

投稿日: 2025年4月2日 作成者: jarxiv

要約 幅$ k $と入力寸法$ d $が大きく比例している完全に訓練された2層ニ … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.IT, cs.LG, math.IT, stat.ML | Optimal generalisation and learning transition in extensive-width shallow neural networks near interpolation はコメントを受け付けていません

Identifying Predictions That Influence the Future: Detecting Performative Concept Drift in Data Streams

投稿日: 2025年4月2日 作成者: jarxiv

要約 概念ドリフトは、ストリーム学習のコンテキスト内で広く研究されています。 た … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.LG, stat.ML | Identifying Predictions That Influence the Future: Detecting Performative Concept Drift in Data Streams はコメントを受け付けていません

Low-Rank Thinning

投稿日: 2025年4月2日 作成者: jarxiv

要約 薄くなる目標は、小さなポイントの小さなセットを使用してデータセットを要約す … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.OC, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Low-Rank Thinning はコメントを受け付けていません