「stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Learning the RoPEs: Better 2D and 3D Position Encodings with STRING

投稿日: 2025年2月5日 作成者: jarxiv

要約 STRINGを紹介する：Separable Translation Inv … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, cs.RO, stat.ML | Learning the RoPEs: Better 2D and 3D Position Encodings with STRING はコメントを受け付けていません

A Unified Comparative Study with Generalized Conformity Scores for Multi-Output Conformal Regression

投稿日: 2025年2月4日 作成者: jarxiv

要約 共形予測は、有限サンプルカバレッジを保証した分布のない予測領域を構築するた … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | A Unified Comparative Study with Generalized Conformity Scores for Multi-Output Conformal Regression はコメントを受け付けていません

Conformal Prediction for Hierarchical Data

投稿日: 2025年2月4日 作成者: jarxiv

要約 多変量データ系列の適合予測について考察する。この予測は、点推定誤差の経験的 … 続きを読む →

カテゴリー: 62H12, cs.LG, stat.AP, stat.ML | Conformal Prediction for Hierarchical Data はコメントを受け付けていません

Energy-Guided Continuous Entropic Barycenter Estimation for General Costs

投稿日: 2025年2月4日 作成者: jarxiv

要約 最適輸送（OT）バリセンターは、確率分布の幾何学的特性を捉えつつ平均化する … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Energy-Guided Continuous Entropic Barycenter Estimation for General Costs はコメントを受け付けていません

Applying the maximum entropy principle to neural networks enhances multi-species distribution models

投稿日: 2025年2月4日 作成者: jarxiv

要約 市民科学イニシアチブの急速な拡大により、生物多様性データベース、特にプレゼ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Applying the maximum entropy principle to neural networks enhances multi-species distribution models はコメントを受け付けていません

On Probabilistic Pullback Metrics on Latent Hyperbolic Manifolds

投稿日: 2025年2月4日 作成者: jarxiv

要約 確率的潜在変数モデル（LVM）は、複雑で高次元のデータを低次元の表現で捉え … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | On Probabilistic Pullback Metrics on Latent Hyperbolic Manifolds はコメントを受け付けていません

Improving Pareto Set Learning for Expensive Multi-objective Optimization via Stein Variational Hypernetworks

投稿日: 2025年2月4日 作成者: jarxiv

要約 多目的最適化問題(EMOPs)は、目的関数の評価にコストがかかり、大規模な … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NE, stat.ML | Improving Pareto Set Learning for Expensive Multi-objective Optimization via Stein Variational Hypernetworks はコメントを受け付けていません

Learning Time-Varying Multi-Region Communications via Scalable Markovian Gaussian Processes

投稿日: 2025年2月4日 作成者: jarxiv

要約 複数の領域にまたがる動的な脳内コミュニケーションを理解し構築することは、現 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Learning Time-Varying Multi-Region Communications via Scalable Markovian Gaussian Processes はコメントを受け付けていません

Mind the Gap: a Spectral Analysis of Rank Collapse and Signal Propagation in Attention Layers

投稿日: 2025年2月4日 作成者: jarxiv

要約 アテンション層は、現在の最先端のニューラルネットワークアーキテクチャである … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, stat.ML | Mind the Gap: a Spectral Analysis of Rank Collapse and Signal Propagation in Attention Layers はコメントを受け付けていません

Large Language Models as Markov Chains

投稿日: 2025年2月4日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理タスクの広い範囲において、またそ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, stat.ML | Large Language Models as Markov Chains はコメントを受け付けていません