stat.TH」カテゴリーアーカイブ

Optimal Aggregation of Prediction Intervals under Unsupervised Domain Shift

要約 機械学習モデルが動的環境に導入されることが増えているため、分布の変化に伴う … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Optimal Aggregation of Prediction Intervals under Unsupervised Domain Shift はコメントを受け付けていません

Regression Conformal Prediction under Bias

要約 不確実性の定量化は、影響の大きいアプリケーションの機械学習アルゴリズムの不 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Regression Conformal Prediction under Bias はコメントを受け付けていません

Minimax-optimal trust-aware multi-armed bandits

要約 マルチアームドバンディット(MAB)アルゴリズムは、人間が推奨された方針を … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Minimax-optimal trust-aware multi-armed bandits はコメントを受け付けていません

Stochastic Direct Search Method for Blind Resource Allocation

要約 プログラマティック広告の最適化を動機として、一連のリソース全体に予算を順番 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, math.ST, stat.TH | Stochastic Direct Search Method for Blind Resource Allocation はコメントを受け付けていません

Convergence of Diffusion Models Under the Manifold Hypothesis in High-Dimensions

要約 ノイズ除去拡散確率モデル (DDPM) は、高次元データ分布から合成データ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Convergence of Diffusion Models Under the Manifold Hypothesis in High-Dimensions はコメントを受け付けていません

Probabilistic Analysis of Least Squares, Orthogonal Projection, and QR Factorization Algorithms Subject to Gaussian Noise

要約 この論文では、Liesen らの研究を拡張します。 (2002) は、列が … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, math.PR, math.ST, stat.TH | Probabilistic Analysis of Least Squares, Orthogonal Projection, and QR Factorization Algorithms Subject to Gaussian Noise 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

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

Robust Estimation under the Wasserstein Distance

要約 我々は、最適輸送(OT)理論に基づいた確率分布間の一般的な不一致尺度である … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Robust Estimation under the Wasserstein Distance はコメントを受け付けていません

A Dynamical System View of Langevin-Based Non-Convex Sampling

要約 非凸サンプリングは機械学習における重要な課題であり、深層学習における非凸最 … 続きを読む

カテゴリー: 62D05, cs.LG, math.PR, math.ST, stat.TH | A Dynamical System View of Langevin-Based Non-Convex Sampling はコメントを受け付けていません

Asymptotics of Stochastic Gradient Descent with Dropout Regularization in Linear Models

要約 この論文では、線形回帰におけるドロップアウト正則化による確率的勾配降下法 … 続きを読む

カテゴリー: 62E20, 62F12, 68W27, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Asymptotics of Stochastic Gradient Descent with Dropout Regularization in Linear Models はコメントを受け付けていません