「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Stochastic Contextual Bandits with Graph-based Contexts

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：グラフベースの文脈を持つステュークアスティックコンテキストバンデ … 続きを読む →

カテゴリー: 68W40, cs.LG, F.2.2, stat.ML | Stochastic Contextual Bandits with Graph-based Contexts はコメントを受け付けていません

On the properties of Gaussian Copula Mixture Models

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：ガウスコプラ混合モデルの特性について 要約： – ガ … 続きを読む →

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Unlocking the Power of Representations in Long-term Novelty-based Exploration

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：長期的な新奇性に基づく探索において表象の力を引き出す方法の解析 … 続きを読む →

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Non-asymptotic estimates for TUSLA algorithm for non-convex learning with applications to neural networks with ReLU activation function

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：ReLU活性化関数を持つニューラルネットワークに応用した非凸学習 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, math.OC, math.PR, stat.ML | Non-asymptotic estimates for TUSLA algorithm for non-convex learning with applications to neural networks with ReLU activation function はコメントを受け付けていません

Revisiting Gradient Clipping: Stochastic bias and tight convergence guarantees

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：Gradient Clippingの見直し：確率的バイアスと収束 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DC, cs.LG, math.OC, stat.ML | Revisiting Gradient Clipping: Stochastic bias and tight convergence guarantees はコメントを受け付けていません

Word Embeddings: A Survey

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：Word Embeddings: A Survey 要約： &# … 続きを読む →

カテゴリー: A.1, cs.CL, cs.LG, stat.ML | Word Embeddings: A Survey はコメントを受け付けていません

Model-agnostic Measure of Generalization Difficulty

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：汎化の困難度を測定するモデルに依存しない尺度 要約： &#821 … 続きを読む →

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Exploring Numerical Priors for Low-Rank Tensor Completion with Generalized CP Decomposition

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：一般化されたCP分解を用いた低ランクテンソル補完の数値事前情報の … 続きを読む →

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ContraNorm: A Contrastive Learning Perspective on Oversmoothing and Beyond

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル： 「ContraNorm: Oversmoothing と超越的 … 続きを読む →

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Sequence Modeling with Multiresolution Convolutional Memory

投稿日: 2023年5月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：マルチ解像度畳み込みメモリによるシーケンスモデリング 要約： & … 続きを読む →

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