-
最近の投稿
- Computing High-dimensional Confidence Sets for Arbitrary Distributions
- Reservoir Computing: A New Paradigm for Neural Networks
- A Dynamic, Ordinal Gaussian Process Item Response Theoretic Model
- Solving the Paint Shop Problem with Flexible Management of Multi-Lane Buffers Using Reinforcement Learning and Action Masking
- MiLo: Efficient Quantized MoE Inference with Mixture of Low-Rank Compensators
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (36107) cs.CL (27319) cs.CR (2749) cs.CV (41949) cs.LG (41080) cs.RO (21304) cs.SY (3219) eess.IV (4921) eess.SY (3213) stat.ML (5380)
「stat.TH」カテゴリーアーカイブ
Linear causal disentanglement via higher-order cumulants
要約 線形因果離散化とは、因果表現学習における最近の手法であり、観測された変数の … 続きを読む
Towards Efficient and Optimal Covariance-Adaptive Algorithms for Combinatorial Semi-Bandits
要約 確率的組合せセミバンディットの問題を扱う。ここでは、$d$個の基本アイテム … 続きを読む
Characteristic Learning for Provable One Step Generation
要約 我々は、敵対的生成ネットワーク (GAN) におけるサンプリングの効率とフ … 続きを読む
Stationary Kernels and Gaussian Processes on Lie Groups and their Homogeneous Spaces II: non-compact symmetric spaces
要約 ガウス過程はおそらく、機械学習における時空間モデルの中で最も重要なクラスで … 続きを読む
The Computational Curse of Big Data for Bayesian Additive Regression Trees: A Hitting Time Analysis
要約 ベイジアン加法回帰ツリー (BART) は、因果推論などでよく使用される人 … 続きを読む
Second Maximum of a Gaussian Random Field and Exact (t-)Spacing test
要約 この記事では、リーマン部分多様体上のガウスランダム場の 2 番目の最大値と … 続きを読む
Can independent Metropolis beat crude Monte Carlo?
要約 密度 $\pi$ に関する関数 $F$ の期待値を推定したいとします。 $ … 続きを読む
Sampling Strategies in Bayesian Inversion: A Study of RTO and Langevin Methods
要約 この論文では、逆問題を解くための 2 つのクラスのサンプリング手法、つまり … 続きを読む
Sampling Strategies in Bayesian Inversion: A Study of RTO and Langevin Methods
要約 この論文では、逆問題を解くための 2 つのクラスのサンプリング手法、つまり … 続きを読む
Fast sampling from constrained spaces using the Metropolis-adjusted Mirror Langevin algorithm
要約 我々は、コンパクトな凸集合をサポートする分布からの近似サンプリングのために … 続きを読む