stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Synthetic Data Generator for Adaptive Interventions in Global Health

要約 人工知能とデジタルヘルスは、グローバルヘルスを変革する可能性を秘めています … 続きを読む

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Sampling-based inference for large linear models, with application to linearised Laplace

要約 大規模な線形モデルは機械学習において普遍的なものであり、現代ではニューラル … 続きを読む

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Uncertainty Estimation by Fisher Information-based Evidential Deep Learning

要約 不確実性推定は、実用的なアプリケーションにおいてディープラーニングの信頼性 … 続きを読む

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Don’t fear the unlabelled: safe semi-supervised learning via simple debiasing

要約 半教師付き学習(SSL)は、ラベルのないデータを活用してモデルの性能を向上 … 続きを読む

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Model agnostic methods meta-learn despite misspecifications

要約 数ショット分類と強化学習での経験的な成功により、メタ学習は最近多くの関心を … 続きを読む

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Penalising the biases in norm regularisation enforces sparsity

要約 パラメーターのノルムを制御すると、多くの場合、ニューラル ネットワークをト … 続きを読む

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High-dimensional analysis of double descent for linear regression with random projections

要約 ランダム行列理論に基づいた高次元分析を使用して、固定予測問題の二重降下曲線 … 続きを読む

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Sparse-penalized deep neural networks estimator under weak dependence

要約 $\psi$ 依存性が弱いプロセスのノンパラメトリック回帰と分類問題を検討 … 続きを読む

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Gaussian Universality of Perceptrons with Random Labels

要約 多くの理論的設定では古典的ですが、特に統計物理学に触発された研究では、ガウ … 続きを読む

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GFlowNets and variational inference

要約 この論文では、確率的アルゴリズムの 2 つのファミリ間のブリッジを構築しま … 続きを読む

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