stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Bayesian Surrogate Training on Multiple Data Sources: A Hybrid Modeling Strategy

要約 サロゲート モデルは、複雑なシミュレーション モデルに対する計算効率の高い … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | コメントする

Risk and cross validation in ridge regression with correlated samples

要約 近年、高次元リッジ回帰の理解が大幅に進歩しましたが、既存の理論ではトレーニ … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML | コメントする

BetaExplainer: A Probabilistic Method to Explain Graph Neural Networks

要約 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、グラフ データの推論を実 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | コメントする

Generalization Analysis for Deep Contrastive Representation Learning

要約 この論文では、深層ニューラル ネットワークを表現関数として採用する深層対比 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | コメントする

Score and Distribution Matching Policy: Advanced Accelerated Visuomotor Policies via Matched Distillation

要約 視覚運動ポリシーの学習は、複雑なロボットの軌道をモデル化することで知られる … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.RO, stat.ML | コメントする

AMUSE: Adaptive Model Updating using a Simulated Environment

要約 予測モデルは、基礎となるデータ分布が時間の経過とともに変化し、パフォーマン … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | コメントする

Trained Transformer Classifiers Generalize and Exhibit Benign Overfitting In-Context

要約 トランスフォーマーには教師あり学習アルゴリズムとして機能する能力があります … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | コメントする

A Fixed-Point Approach for Causal Generative Modeling

要約 我々は、構造的因果モデル (SCM) を因果的に順序付けされた変数上の固定 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | コメントする

Performance evaluation of predictive AI models to support medical decisions: Overview and guidance

要約 予測人工知能 (AI) モデルのパフォーマンスを説明するための無数の尺度が … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | コメントする

Score and Distribution Matching Policy: Advanced Accelerated Visuomotor Policies via Matched Distillation

要約 視覚運動ポリシーの学習は、複雑なロボットの軌道をモデル化することで知られる … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.RO, stat.ML | コメントする