「stat.TH」カテゴリーアーカイブ

Supervised learning with probabilistic morphisms and kernel mean embeddings

投稿日: 2023年5月26日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、可測空間である入力空間 $\mathcal{X}$ とラベル … 続きを読む →

カテゴリー: 18N99, 46N30, 60B10, 62G05, cs.LG, math.CT, math.FA, math.PR, math.ST, stat.TH | Supervised learning with probabilistic morphisms and kernel mean embeddings はコメントを受け付けていません

On Consistency of Signatures Using Lasso

投稿日: 2023年5月25日 作成者: jarxiv

要約 シグネチャ変換は、連続および離散時系列データの反復パス積分であり、その普遍 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.AP, stat.ML, stat.TH | On Consistency of Signatures Using Lasso はコメントを受け付けていません

Improved Convergence of Score-Based Diffusion Models via Prediction-Correction

投稿日: 2023年5月24日 作成者: jarxiv

要約 スコアベースの生成モデル (SGM) は、複雑なデータ分布からサンプリング … 続きを読む →

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Transfer Causal Learning: Causal Effect Estimation with Knowledge Transfer

投稿日: 2023年5月24日 作成者: jarxiv

要約 同じ共変量 (または特徴) 空間設定、つまり同次転移学習 (TL) の下で … 続きを読む →

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Distribution-Free Matrix Prediction Under Arbitrary Missing Pattern

投稿日: 2023年5月22日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、行/列交換可能な行列における等角化されたエントリ予測の未解決 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Distribution-Free Matrix Prediction Under Arbitrary Missing Pattern はコメントを受け付けていません

The probability flow ODE is provably fast

投稿日: 2023年5月22日 作成者: jarxiv

要約 スコアベースの生成モデリングの確率フロー ODE 実装 (補正ステップとと … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | The probability flow ODE is provably fast はコメントを受け付けていません

Sparse joint shift in multinomial classification

投稿日: 2023年5月19日 作成者: jarxiv

要約 スパース ジョイント シフト (SJS) は、特徴とラベルの周辺分布、事後 … 続きを読む →

カテゴリー: 62G05, 68T10, cs.LG, G.3, math.ST, stat.ML, stat.TH | Sparse joint shift in multinomial classification はコメントを受け付けていません

The noise level in linear regression with dependent data

投稿日: 2023年5月19日 作成者: jarxiv

要約 実現可能性の仮定が存在しない依存 ($\beta$-mixing) データ … 続きを読む →

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Reward-agnostic Fine-tuning: Provable Statistical Benefits of Hybrid Reinforcement Learning

投稿日: 2023年5月18日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、オフライン データセットへのアクセスと未知の環境とのオンライ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, math.ST, stat.ML, stat.TH | Reward-agnostic Fine-tuning: Provable Statistical Benefits of Hybrid Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Asymptotics of Network Embeddings Learned via Subsampling

投稿日: 2023年5月18日 作成者: jarxiv

要約 ネットワーク データは最新の機械学習において遍在しており、ノード分類、ノー … 続きを読む →

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