「stat.TH」カテゴリーアーカイブ

Consistent spectral clustering in sparse tensor block models

投稿日: 2025年1月24日 作成者: jarxiv

要約 高次クラスタリングは、バイオインフォマティクス、ソーシャル ネットワーク分 … 続きを読む →

カテゴリー: 62H30, cs.LG, math.PR, math.ST, stat.TH | Consistent spectral clustering in sparse tensor block models はコメントを受け付けていません

Guaranteed Recovery of Unambiguous Clusters

投稿日: 2025年1月24日 作成者: jarxiv

要約 クラスタリングは、「正しい」クラスタリングがどうあるべきかという本質的なあ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.DS, cs.IT, cs.LG, math.IT, math.ST, stat.TH | Guaranteed Recovery of Unambiguous Clusters はコメントを受け付けていません

O(d/T) Convergence Theory for Diffusion Probabilistic Models under Minimal Assumptions

投稿日: 2025年1月23日 作成者: jarxiv

要約 スコアベースの拡散モデルは、ターゲット分布からデータをノイズに混乱させる拡 … 続きを読む →

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Guaranteed Recovery of Unambiguous Clusters

投稿日: 2025年1月23日 作成者: jarxiv

要約 クラスタリングは、「正しい」クラスタリングがどうあるべきかという本質的なあ … 続きを読む →

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Quantitative Error Bounds for Scaling Limits of Stochastic Iterative Algorithms

投稿日: 2025年1月22日 作成者: jarxiv

要約 確率的勾配降下法 (SGD) や確率的勾配ランジュバン力学 (SGLD) … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 62-08, 62E17, 68T05, cs.LG, math.PR, math.ST, stat.ML, stat.TH | Quantitative Error Bounds for Scaling Limits of Stochastic Iterative Algorithms はコメントを受け付けていません

A Near-optimal Algorithm for Learning Margin Halfspaces with Massart Noise

投稿日: 2025年1月17日 作成者: jarxiv

要約 Massart ノイズの存在下で $\gamma$-margin 半空間を … 続きを読む →

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Supervised Kernel Thinning

投稿日: 2025年1月16日 作成者: jarxiv

要約 Dwivedi & Mackey (2024) のカーネル間引き … 続きを読む →

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Optimal Federated Learning for Functional Mean Estimation under Heterogeneous Privacy Constraints

投稿日: 2025年1月16日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) は、データのプライバシーとセキュリ … 続きを読む →

カテゴリー: 62C20, 62F30, 62G08, 68P27, cs.LG, math.ST, stat.TH | Optimal Federated Learning for Functional Mean Estimation under Heterogeneous Privacy Constraints はコメントを受け付けていません

Gradient Equilibrium in Online Learning: Theory and Applications

投稿日: 2025年1月15日 作成者: jarxiv

要約 我々は、勾配平衡と呼ぶオンライン学習に関する新しい視点を提示します。つまり … 続きを読む →

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Generalized Kernel Thinning

投稿日: 2025年1月10日 作成者: jarxiv

要約 Dwivedi と Mackey (2021) のカーネル間引き (KT) … 続きを読む →

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