「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

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

投稿日: 2023年5月31日 作成者: jarxiv

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 →

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Parallelized Acquisition for Active Learning using Monte Carlo Sampling

投稿日: 2023年5月31日 作成者: jarxiv

要約 ベイズ推論は依然としてあらゆる科学者にとって最も重要なツールキットの 1 … 続きを読む →

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Generating with Confidence: Uncertainty Quantification for Black-box Large Language Models

投稿日: 2023年5月31日 作成者: jarxiv

要約 自然言語生成 (NLG) に特化した大規模言語モデル (LLM) は、最近 … 続きを読む →

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ZegOT: Zero-shot Segmentation Through Optimal Transport of Text Prompts

投稿日: 2023年5月31日 作成者: jarxiv

要約 最近の大規模な対照的言語画像事前トレーニング (CLIP) の成功により、 … 続きを読む →

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Backtracking Counterfactuals

投稿日: 2023年5月31日 作成者: jarxiv

要約 反事実的推論、つまり、いくつかの状況が実際に起こったこととは異なる（事実に … 続きを読む →

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Differentiable Clustering with Perturbed Spanning Forests

投稿日: 2023年5月31日 作成者: jarxiv

要約 複数の接続コンポーネントを持つスパニング ツリーの変形である、最小重みスパ … 続きを読む →

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Trade-off Between Efficiency and Consistency for Removal-based Explanations

投稿日: 2023年5月31日 作成者: jarxiv

要約 現在の説明手法の状況では、SHAP や LIME などの最も主流のアプロー … 続きを読む →

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MMD Aggregated Two-Sample Test

投稿日: 2023年5月30日 作成者: jarxiv

要約 最大平均差異 (MMD) に基づいた 2 つの新しいノンパラメトリック 2 … 続きを読む →

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Are Random Decompositions all we need in High Dimensional Bayesian Optimisation?

投稿日: 2023年5月30日 作成者: jarxiv

要約 評価にコストがかかるブラック ボックス関数の分解を学習すると、ベイズ最適化 … 続きを読む →

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Detecting hidden confounding in observational data using multiple environments

投稿日: 2023年5月30日 作成者: jarxiv

要約 観察データからの因果推論における一般的な仮定は、隠れた交絡は存在しないとい … 続きを読む →

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