stat.TH」カテゴリーアーカイブ

Note on the identification of total effect in Cluster-DAGs with cycles

要約 このメモでは、クラスターダグの総効果の識別可能性について説明し、クラスター … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, math.ST, stat.TH | Note on the identification of total effect in Cluster-DAGs with cycles はコメントを受け付けていません

DDPM Score Matching and Distribution Learning

要約 スコアの推定は、スコアベースの生成モデル(SGM)のバックボーン、特に拡散 … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | DDPM Score Matching and Distribution Learning はコメントを受け付けていません

Dimension-Free Convergence of Diffusion Models for Approximate Gaussian Mixtures

要約 拡散モデルは、特に反復除去を通じて高品質のサンプルを生成する際に、並外れた … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, math.ST, stat.ML, stat.TH | Dimension-Free Convergence of Diffusion Models for Approximate Gaussian Mixtures はコメントを受け付けていません

Structured Matrix Learning under Arbitrary Entrywise Dependence and Estimation of Markov Transition Kernel

要約 構造化行列推定の問題は、主に強いノイズ依存性の仮定の下で研究されてきた。本 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Structured Matrix Learning under Arbitrary Entrywise Dependence and Estimation of Markov Transition Kernel はコメントを受け付けていません

The Central Role of the Loss Function in Reinforcement Learning

要約 本稿では、データ駆動型意思決定における損失関数の中心的な役割を説明し、コス … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | The Central Role of the Loss Function in Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Stochastic Optimization with Optimal Importance Sampling

要約 重要度サンプリング(Importance Sampling: IS)は、モ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC, math.ST, stat.ML, stat.TH | Stochastic Optimization with Optimal Importance Sampling はコメントを受け付けていません

Computing High-dimensional Confidence Sets for Arbitrary Distributions

要約 mathbb{R}^d$上の任意の分布の高密度領域を学習する問題を研究する … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Computing High-dimensional Confidence Sets for Arbitrary Distributions はコメントを受け付けていません

Low-Rank Thinning

要約 薄くなる目標は、小さなポイントの小さなセットを使用してデータセットを要約す … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Low-Rank Thinning はコメントを受け付けていません

Lean Formalization of Generalization Error Bound by Rademacher Complexity

要約 Lean 4定理を使用して、Rademacherの複雑さを使用して、一般化 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG, math.ST, stat.TH | Lean Formalization of Generalization Error Bound by Rademacher Complexity はコメントを受け付けていません

Metric Entropy-Free Sample Complexity Bounds for Sample Average Approximation in Convex Stochastic Programming

要約 このホワイトペーパーでは、凸状または強く凸確率的プログラミング(SP)の問 … 続きを読む

カテゴリー: 60-08, 90C15, 90C25, cs.LG, math.OC, math.PR, math.ST, stat.TH | Metric Entropy-Free Sample Complexity Bounds for Sample Average Approximation in Convex Stochastic Programming はコメントを受け付けていません