「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Understanding Sparse Feature Updates in Deep Networks using Iterative Linearisation

投稿日: 2023年5月29日 作成者: jarxiv

要約 大規模で深いネットワークは、オーバーフィットする能力が増加しているにもかか … 続きを読む →

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Bayesian Kernelized Tensor Factorization as Surrogate for Bayesian Optimization

投稿日: 2023年5月29日 作成者: jarxiv

要約 ベイジアン最適化 (BO) では、主にガウス過程 (GP) を主要な代理モ … 続きを読む →

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Better Batch for Deep Probabilistic Time Series Forecasting

投稿日: 2023年5月29日 作成者: jarxiv

要約 詳細な確率的時系列予測は、意思決定タスクに貴重な不確実性を定量化できるため … 続きを読む →

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Explaining Deep Learning for ECG Analysis: Building Blocks for Auditing and Knowledge Discovery

投稿日: 2023年5月29日 作成者: jarxiv

要約 ディープ ニューラル ネットワークは、心臓の状態や隠れた臨床要因を正確に特 … 続きを読む →

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Exact Bayesian Inference on Discrete Models via Probability Generating Functions: A Probabilistic Programming Approach

投稿日: 2023年5月29日 作成者: jarxiv

要約 我々は、離散統計モデルのための正確なベイズ推論法を提案します。これは、無限 … 続きを読む →

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Vecchia Gaussian Process Ensembles on Internal Representations of Deep Neural Networks

投稿日: 2023年5月29日 作成者: jarxiv

要約 回帰タスクの場合、標準的なガウス プロセス (GP) は自然な不確実性の定 … 続きを読む →

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Exact Generalization Guarantees for (Regularized) Wasserstein Distributionally Robust Models

投稿日: 2023年5月29日 作成者: jarxiv

要約 Wasserstein の分布的に堅牢な推定量は、不確実性の下での予測と意 … 続きを読む →

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A Policy Gradient Method for Confounded POMDPs

投稿日: 2023年5月29日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、オフライン設定での連続状態および観測空間を伴う交絡部分観測可 … 続きを読む →

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Predicting Census Survey Response Rates With Parsimonious Additive Models and Structured Interactions

投稿日: 2023年5月29日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、柔軟で解釈可能なノンパラメトリック モデルのファミリーを使用 … 続きを読む →

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Let the Flows Tell: Solving Graph Combinatorial Optimization Problems with GFlowNets

投稿日: 2023年5月29日 作成者: jarxiv

要約 組み合わせ最適化 (CO) 問題は、多くの場合 NP 困難であるため、正確 … 続きを読む →

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