「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

A Byzantine-Resilient Aggregation Scheme for Federated Learning via Matrix Autoregression on Client Updates

投稿日: 2023年3月30日 作成者: jarxiv

要約 この作業では、ビザンチン攻撃に対して堅牢な新しい連合学習 (FL) 集約ス … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.LG, stat.ML | A Byzantine-Resilient Aggregation Scheme for Federated Learning via Matrix Autoregression on Client Updates はコメントを受け付けていません

Sparse Gaussian Processes with Spherical Harmonic Features Revisited

投稿日: 2023年3月29日 作成者: jarxiv

要約 球面調和関数を使用してガウス過程モデルを再検討し、関連する RKHS、その … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Sparse Gaussian Processes with Spherical Harmonic Features Revisited はコメントを受け付けていません

Learnability, Sample Complexity, and Hypothesis Class Complexity for Regression Models

投稿日: 2023年3月29日 作成者: jarxiv

要約 学習アルゴリズムの目標は、トレーニング データ セットを入力として受け取り … 続きを読む →

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, stat.ML | Learnability, Sample Complexity, and Hypothesis Class Complexity for Regression Models はコメントを受け付けていません

Robust PAC$^m$: Training Ensemble Models Under Model Misspecification and Outliers

投稿日: 2023年3月29日 作成者: jarxiv

要約 標準的なベイジアン学習は、モデルの仕様ミスや外れ値が存在する場合、次善の一 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, stat.ML | Robust PAC$^m$: Training Ensemble Models Under Model Misspecification and Outliers はコメントを受け付けていません

Learning to Generalize Provably in Learning to Optimize

投稿日: 2023年3月29日 作成者: jarxiv

要約 最適化の学習 (L2O) の人気が高まっており、データ駆動型のアプローチに … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Learning to Generalize Provably in Learning to Optimize はコメントを受け付けていません

A Statistical Model for Predicting Generalization in Few-Shot Classification

投稿日: 2023年3月29日 作成者: jarxiv

要約 分類器の汎化誤差の推定は、多くの場合、検証セットに依存します。 このような … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, stat.ML | A Statistical Model for Predicting Generalization in Few-Shot Classification はコメントを受け付けていません

Complementary Domain Adaptation and Generalization for Unsupervised Continual Domain Shift Learning

投稿日: 2023年3月29日 作成者: jarxiv

要約 絶え間ないドメイン シフトは、特にラベル付きデータが新しいドメインで利用で … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, stat.ML | Complementary Domain Adaptation and Generalization for Unsupervised Continual Domain Shift Learning はコメントを受け付けていません

Understanding and Exploring the Whole Set of Good Sparse Generalized Additive Models

投稿日: 2023年3月29日 作成者: jarxiv

要約 実際のアプリケーションでは、機械学習モデルとドメインの専門家の間の相互作用 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | Understanding and Exploring the Whole Set of Good Sparse Generalized Additive Models はコメントを受け付けていません

Asynchronous Online Federated Learning with Reduced Communication Requirements

投稿日: 2023年3月28日 作成者: jarxiv

要約 オンライン フェデレーション ラーニング (FL) を使用すると、地理的に … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DC, cs.LG, stat.ML | Asynchronous Online Federated Learning with Reduced Communication Requirements はコメントを受け付けていません

Manifold Learning by Mixture Models of VAEs for Inverse Problems

投稿日: 2023年3月28日 作成者: jarxiv

要約 生成モデルを使用して非常に高次元のデータの多様体を表現することは、実際には … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Manifold Learning by Mixture Models of VAEs for Inverse Problems はコメントを受け付けていません