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Sample-Efficient Private Learning of Mixtures of Gaussians
要約 近似差分プライバシーを備えたガウス分布の混合学習の問題を研究します。 $k … 続きを読む
Double Descent Meets Out-of-Distribution Detection: Theoretical Insights and Empirical Analysis on the role of model complexity
要約 過剰パラメータ化は一般化に利益をもたらすことが知られていますが、配信外 ( … 続きを読む
Nyström Kernel Stein Discrepancy
要約 カーネル法はデータ科学や統計学で最も成功したアプローチの多くを支えており、 … 続きを読む
Improved convergence rate of kNN graph Laplacians
要約 グラフベースのデータ分析では、$k$-最近傍 ($k$NN) グラフが局所 … 続きを読む
Entrywise error bounds for low-rank approximations of kernel matrices
要約 この論文では、切り捨てられた固有値分解 (または特異値分解) を使用して取 … 続きを読む
SoS Certifiability of Subgaussian Distributions and its Algorithmic Applications
要約 普遍定数 $C>0$ が存在し、すべての $d \in \mathbb N … 続きを読む
Adaptive Transfer Clustering: A Unified Framework
要約 我々は、同じ主題に関する主データセットと補助データセットを与えられたクラス … 続きを読む
Data Augmentation of Multivariate Sensor Time Series using Autoregressive Models and Application to Failure Prognostics
要約 この研究では、非定常多変量時系列に対する新しいデータ拡張ソリューションと、 … 続きを読む
A Random Matrix Theory Perspective on the Spectrum of Learned Features and Asymptotic Generalization Capabilities
要約 ニューラル ネットワークの重要な特性は、トレーニング中にデータに適応する能 … 続きを読む