「stat.TH」カテゴリーアーカイブ

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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Entangled Mean Estimation in High-Dimensions

投稿日: 2025年1月10日 作成者: jarxiv

要約 信号のサブセットモデルにおける高次元のもつれ平均推定のタスクを研究します。 … 続きを読む →

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A Statistical Theory of Contrastive Pre-training and Multimodal Generative AI

投稿日: 2025年1月9日 作成者: jarxiv

要約 視覚と言語を組み合わせたシステムなど、マルチモーダルな生成 AI システム … 続きを読む →

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