「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Rethinking Approximate Gaussian Inference in Classification

投稿日: 2025年2月6日 作成者: jarxiv

要約 分類タスクでは、SoftMax関数は、予測確率を生成するための出力アクティ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Rethinking Approximate Gaussian Inference in Classification はコメントを受け付けていません

Rough kernel hedging

投稿日: 2025年2月6日 作成者: jarxiv

要約 オペレータ値のカーネルと未回復の署名カーネルの機能分析フレームワークに基づ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.FA, stat.ML | Rough kernel hedging はコメントを受け付けていません

DeepIFSAC: Deep Imputation of Missing Values Using Feature and Sample Attention within Contrastive Framework

投稿日: 2025年2月6日 作成者: jarxiv

要約 現実世界の表形式データにおけるさまざまなパターンとレートの欠損値は、信頼で … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | DeepIFSAC: Deep Imputation of Missing Values Using Feature and Sample Attention within Contrastive Framework はコメントを受け付けていません

Taking a Big Step: Large Learning Rates in Denoising Score Matching Prevent Memorization

投稿日: 2025年2月6日 作成者: jarxiv

要約 除去スコアマッチングは、拡散ベースの生成モデルのパフォーマンスにおいて極め … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Taking a Big Step: Large Learning Rates in Denoising Score Matching Prevent Memorization はコメントを受け付けていません

Linearized Optimal Transport pyLOT Library: A Toolkit for Machine Learning on Point Clouds

投稿日: 2025年2月6日 作成者: jarxiv

要約 Pylot Libraryは、下流タスクで使用する線形化された最適輸送（L … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.MS, stat.CO, stat.ML | Linearized Optimal Transport pyLOT Library: A Toolkit for Machine Learning on Point Clouds はコメントを受け付けていません

Adaptive Variational Inference in Probabilistic Graphical Models: Beyond Bethe, Tree-Reweighted, and Convex Free Energies

投稿日: 2025年2月6日 作成者: jarxiv

要約 確率的グラフィカルモデルの変動推論は、限界分布やパーティション関数などの基 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, stat.ML | Adaptive Variational Inference in Probabilistic Graphical Models: Beyond Bethe, Tree-Reweighted, and Convex Free Energies はコメントを受け付けていません

Estimating Appearance Models for Image Segmentation via Tensor Factorization

投稿日: 2025年2月6日 作成者: jarxiv

要約 画像セグメンテーションは、コンピュータービジョンのコアタスクの1つであり、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, stat.ML | Estimating Appearance Models for Image Segmentation via Tensor Factorization はコメントを受け付けていません

Deep Linear Network Training Dynamics from Random Initialization: Data, Width, Depth, and Hyperparameter Transfer

投稿日: 2025年2月6日 作成者: jarxiv

要約 我々は、ランダムな初期化から大きな幅で訓練された深層線形ネットワークにおけ … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, stat.ML | Deep Linear Network Training Dynamics from Random Initialization: Data, Width, Depth, and Hyperparameter Transfer はコメントを受け付けていません

Distribution Transformers: Fast Approximate Bayesian Inference With On-The-Fly Prior Adaptation

投稿日: 2025年2月5日 作成者: jarxiv

要約 ベイズ推論は、不確実性の下で推論を行うための原理的な枠組みを提供するが、厳 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Distribution Transformers: Fast Approximate Bayesian Inference With On-The-Fly Prior Adaptation はコメントを受け付けていません

A Differential Equation Approach for Wasserstein GANs and Beyond

投稿日: 2025年2月5日 作成者: jarxiv

要約 本論文では、ワッサーシュタイン生成逆境ネットワーク(WGAN)を見るための … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | A Differential Equation Approach for Wasserstein GANs and Beyond はコメントを受け付けていません