「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Minimax risk classifiers with 0-1 loss

投稿日: 2023年2月21日 作成者: jarxiv

要約 教師あり分類手法では、トレーニング サンプルを使用して、予想される 0-1 … 続きを読む →

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Over-Parameterization Exponentially Slows Down Gradient Descent for Learning a Single Neuron

投稿日: 2023年2月21日 作成者: jarxiv

要約 二乗損失を伴うガウス入力の下で ReLU 活性化を使用して単一のニューロン … 続きを読む →

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A unified recipe for deriving (time-uniform) PAC-Bayes bounds

投稿日: 2023年2月21日 作成者: jarxiv

要約 PAC ベイジアン一般化境界を導出するための統一されたフレームワークを提示 … 続きを読む →

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Sharp analysis of EM for learning mixtures of pairwise differences

投稿日: 2023年2月21日 作成者: jarxiv

要約 ペアワイズ比較計画からのランダム サンプルを使用した線形回帰の対称混合を検 … 続きを読む →

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Likelihood-Free Inference in State-Space Models with Unknown Dynamics

投稿日: 2023年2月21日 作成者: jarxiv

要約 尤度のない推論 (LFI) は、観測の尤度が利用できない状態空間モデルにう … 続きを読む →

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Hardness of Agnostically Learning Halfspaces from Worst-Case Lattice Problems

投稿日: 2023年2月21日 作成者: jarxiv

要約 GapSVP や SIVP などの最悪の場合の格子問題が難しいという仮定に … 続きを読む →

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Fast Kernel Methods for Generic Lipschitz Losses via \texorpdfstring{$p$}{p}-Sparsified Sketches

投稿日: 2023年2月21日 作成者: jarxiv

要約 カーネル メソッドは、重要な計算上の制限に悩まされながらも、強固な理論的基 … 続きを読む →

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Sketch In, Sketch Out: Accelerating both Learning and Inference for Structured Prediction with Kernels

投稿日: 2023年2月21日 作成者: jarxiv

要約 サロゲート カーネル ベースの方法は、入力スペースと出力スペースの両方でカ … 続きを読む →

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Infinite-Dimensional Diffusion Models for Function Spaces

投稿日: 2023年2月21日 作成者: jarxiv

要約 拡散ベースの生成モデルを無限次元で定義し、それらを関数の生成モデリングに適 … 続きを読む →

カテゴリー: 60Hxx, 68T99, cs.LG, math.PR, stat.ML | Infinite-Dimensional Diffusion Models for Function Spaces はコメントを受け付けていません

Kernel Methods for Unobserved Confounding: Negative Controls, Proxies, and Instruments

投稿日: 2023年2月21日 作成者: jarxiv

要約 ネガティブ コントロールは、測定されていない交絡が存在する場合に、治療と結 … 続きを読む →

カテゴリー: 62G05, 62P10, cs.LG, econ.EM, G.3, stat.ML | Kernel Methods for Unobserved Confounding: Negative Controls, Proxies, and Instruments はコメントを受け付けていません