「stat.TH」カテゴリーアーカイブ

Improving the Convergence Rates of Forward Gradient Descent with Repeated Sampling

投稿日: 2024年11月27日 作成者: jarxiv

要約 前方勾配降下法 (FGD) は、後方パスなしで計算できるため、生物学的に最 … 続きを読む →

カテゴリー: 62J05, 62L20, cs.LG, cs.NE, math.ST, stat.TH | Improving the Convergence Rates of Forward Gradient Descent with Repeated Sampling はコメントを受け付けていません

Dimension-independent rates for structured neural density estimation

投稿日: 2024年11月25日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、ディープ ニューラル ネットワークが、画像、音声、ビデオ、テキス … 続きを読む →

カテゴリー: 60J10, 60J20, 62A09, 62G05, 62G07, 62M05, 62M40, cs.CV, cs.LG, G.3, math.ST, stat.ML, stat.TH | Dimension-independent rates for structured neural density estimation はコメントを受け付けていません

On the Sample Complexity of One Hidden Layer Networks with Equivariance, Locality and Weight Sharing

投稿日: 2024年11月22日 作成者: jarxiv

要約 畳み込みニューラル ネットワークと同様、重み共有、等分散、ローカル フィル … 続きを読む →

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Sampling and Integration of Logconcave Functions by Algorithmic Diffusion

投稿日: 2024年11月21日 作成者: jarxiv

要約 任意の対数凹関数のサンプリング、丸め、統合の複雑さを研究します。 私たちの … 続きを読む →

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Debiased Regression for Root-N-Consistent Conditional Mean Estimation

投稿日: 2024年11月20日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、高次元回帰推定量とノンパラメトリック回帰推定量を含む回帰推定 … 続きを読む →

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Feature-wise and Sample-wise Adaptive Transfer Learning for High-dimensional Linear Regression

投稿日: 2024年11月19日 作成者: jarxiv

要約 特徴量の次元がサンプル サイズよりも大きい、高次元の線形回帰設定で転移学習 … 続きを読む →

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Debiased Regression for Root-N-Consistent Conditional Mean Estimation

投稿日: 2024年11月19日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、高次元回帰推定量とノンパラメトリック回帰推定量を含む回帰推定 … 続きを読む →

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Interaction Testing in Variation Analysis

投稿日: 2024年11月14日 作成者: jarxiv

要約 原因と結果の関係は、科学現象を説明する上で最も重要です。 多くの場合、研究 … 続きを読む →

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Piecewise Linearity of Min-Norm Solution Map of a Nonconvexly Regularized Convex Sparse Model

投稿日: 2024年11月13日 作成者: jarxiv

要約 凸 LASSO モデルの最小 $\ell_2$-norm 解、たとえば $ … 続きを読む →

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Doubly Robust Regression Discontinuity Designs

投稿日: 2024年11月13日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、回帰不連続性 (RD) 設計のための二重ロバスト (DR) … 続きを読む →

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