stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Symplectic Generative Networks (SGNs): A Hamiltonian Framework for Invertible Deep Generative Modeling

要約 ハミルトニアンメカニクスを活用して潜在的なボリュームプレゼンティングマッピ … 続きを読む

カテゴリー: 37J39, 53D22, 62B10, 65P10, 68T07, 94A17, cs.LG, stat.ML | コメントする

Uncertainty Quantification with Proper Scoring Rules: Adjusting Measures to Prediction Tasks

要約 不確実性の定量化の問題に対処し、(厳密に)適切なスコアリングルールの既知の … 続きを読む

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Can Copulas Be Used for Feature Selection? A Machine Learning Study on Diabetes Risk Prediction

要約 正確な糖尿病のリスク予測は、複雑な健康データセットからの主要な機能の特定に … 続きを読む

カテゴリー: 62H05, 62H12, 62P10, 68T07, cs.LG, stat.ML | コメントする

Principled Out-of-Distribution Generalization via Simplicity

要約 現代の基礎モデルは、顕著な分散排出(OOD)一般化を示し、トレーニングデー … 続きを読む

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

Closed-Form Training Dynamics Reveal Learned Features and Linear Structure in Word2Vec-like Models

要約 Word2vecなどの自己監視ワード埋め込みアルゴリズムは、言語モデリング … 続きを読む

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AutoElicit: Using Large Language Models for Expert Prior Elicitation in Predictive Modelling

要約 大規模な言語モデル(LLMS)は、さまざまなドメインで幅広い情報を取得しま … 続きを読む

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Position: Don’t Use the CLT in LLM Evals With Fewer Than a Few Hundred Datapoints

要約 有効なエラーバーや有意性テストを含む、大規模な言語モデル(LLM)の厳密な … 続きを読む

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On the Surprising Effectiveness of Large Learning Rates under Standard Width Scaling

要約 大規模なビジョンモデルと言語モデルをトレーニングするための主要なパラダイム … 続きを読む

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Demystifying the Paradox of Importance Sampling with an Estimated History-Dependent Behavior Policy in Off-Policy Evaluation

要約 このホワイトペーパーでは、重要性サンプリングの行動ポリシーの推定に焦点を当 … 続きを読む

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Shielded Diffusion: Generating Novel and Diverse Images using Sparse Repellency

要約 テキスト間拡散モデルの採用は、信頼性に対する懸念を引き起こし、キャリブレー … 続きを読む

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