「stat.TH」カテゴリーアーカイブ

Using gradient of Lagrangian function to compute efficient channels for the ideal observer

投稿日: 2025年2月3日 作成者: jarxiv

要約 ベイジアンの理想的なオブザーバー（IO）を使用して、医療イメージングシステ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, eess.SP, math.ST, stat.CO, stat.TH | Using gradient of Lagrangian function to compute efficient channels for the ideal observer はコメントを受け付けていません

Signature Methods in Machine Learning

投稿日: 2025年1月27日 作成者: jarxiv

要約 署名ベースの手法は、進化するデータの複雑なストリーム間の相互作用に関する数 … 続きを読む →

カテゴリー: 34F05, 60L10, 68Q32, 93C15, cs.LG, cs.NA, math.CA, math.NA, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Signature Methods in Machine Learning はコメントを受け付けていません

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 →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | O(d/T) Convergence Theory for Diffusion Probabilistic Models under Minimal Assumptions 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