「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Multiaccuracy and Multicalibration via Proxy Groups

投稿日: 2025年3月5日 作成者: jarxiv

要約 予測機械学習アルゴリズムの使用がハイステークスの意思決定で増加するにつれて … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Multiaccuracy and Multicalibration via Proxy Groups はコメントを受け付けていません

Optimization, Isoperimetric Inequalities, and Sampling via Lyapunov Potentials

投稿日: 2025年3月5日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、すべての初期化からの勾配流を使用してfの最適化が、Gibbs … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Optimization, Isoperimetric Inequalities, and Sampling via Lyapunov Potentials はコメントを受け付けていません

Weak-to-Strong Generalization Even in Random Feature Networks, Provably

投稿日: 2025年3月5日 作成者: jarxiv

要約 弱から強力な一般化（Burns et al。、2024）は、GPT-4によ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Weak-to-Strong Generalization Even in Random Feature Networks, Provably はコメントを受け付けていません

The Perils of Optimizing Learned Reward Functions: Low Training Error Does Not Guarantee Low Regret

投稿日: 2025年3月5日 作成者: jarxiv

要約 強化学習では、意図したタスクをキャプチャする報酬機能を指定することは非常に … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | The Perils of Optimizing Learned Reward Functions: Low Training Error Does Not Guarantee Low Regret はコメントを受け付けていません

Efficient Learning Under Density Shift in Incremental Settings Using Cramér-Rao-Based Regularization

投稿日: 2025年3月4日 作成者: jarxiv

要約 データ量と速度の継続的な急増は、アルゴリズムレベルに存在する機械学習の課題 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Efficient Learning Under Density Shift in Incremental Settings Using Cramér-Rao-Based Regularization はコメントを受け付けていません

A Meta-Learning Approach to Bayesian Causal Discovery

投稿日: 2025年3月4日 作成者: jarxiv

要約 固有の同定可能性の問題と、有限なデータの結果の両方により、一意的な因果構造 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ME, stat.ML | A Meta-Learning Approach to Bayesian Causal Discovery はコメントを受け付けていません

Nonasymptotic Analysis of Stochastic Gradient Descent with the Richardson-Romberg Extrapolation

投稿日: 2025年3月4日 作成者: jarxiv

要約 本論文では、一定のステップサイズを持つ確率的勾配降下(SGD)アルゴリズム … 続きを読む →

カテゴリー: 62L20, 93E35, cs.LG, math.OC, stat.ML | Nonasymptotic Analysis of Stochastic Gradient Descent with the Richardson-Romberg Extrapolation はコメントを受け付けていません

Gradient-Based Multi-Objective Deep Learning: Algorithms, Theories, Applications, and Beyond

投稿日: 2025年3月4日 作成者: jarxiv

要約 深層学習における多目的最適化(MOO)は、複数の相反する目的を同時に最適化 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Gradient-Based Multi-Objective Deep Learning: Algorithms, Theories, Applications, and Beyond はコメントを受け付けていません

Signature Kernel Conditional Independence Tests in Causal Discovery for Stochastic Processes

投稿日: 2025年3月4日 作成者: jarxiv

要約 観測データから確率的力学系の根底にある因果構造を推測することは、科学や健康 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | Signature Kernel Conditional Independence Tests in Causal Discovery for Stochastic Processes はコメントを受け付けていません

Class prior estimation for positive-unlabeled learning when label shift occurs

投稿日: 2025年3月3日 作成者: jarxiv

要約 ソース母集団のそれとは異なる可能性のある非標識ターゲットサンプルのためのク … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Class prior estimation for positive-unlabeled learning when label shift occurs はコメントを受け付けていません