「stat.TH」カテゴリーアーカイブ

Statistical inference for transfer learning with high-dimensional quantile regression

投稿日: 2023年4月20日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：高次元分位回帰における転移学習のための統計的推論 要約： &#8 … 続きを読む →

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Understanding Overfitting in Adversarial Training via Kernel Regression

投稿日: 2023年4月20日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】カーネル回帰を用いた敵対的トレーニングにおける過学習の理解 【 … 続きを読む →

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Dimensionality Reduction and Wasserstein Stability for Kernel Regression

投稿日: 2023年4月18日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：カーネル回帰の次元削減とワッシュスタイン安定性 要約： &#82 … 続きを読む →

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Breaking the Sample Size Barrier in Model-Based Reinforcement Learning with a Generative Model

投稿日: 2023年4月18日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：生成モデルを使用したモデルベース強化学習におけるサンプルサイズの … 続きを読む →

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Pessimism in the Face of Confounders: Provably Efficient Offline Reinforcement Learning in Partially Observable Markov Decision Processes

投稿日: 2023年4月18日 作成者: jarxiv

要約 タイトル： 隠れマルコフ決定過程における混乱因子に対する悲観主義：証明可能 … 続きを読む →

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Deformed semicircle law and concentration of nonlinear random matrices for ultra-wide neural networks

投稿日: 2023年4月17日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】超広帯域ニューラルネットワークにおける非線形ランダム行列の集中 … 続きを読む →

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A Robust Test for Elliptical Symmetry

投稿日: 2023年4月17日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：楕円対称のためのロバストテスト 要約： – 多くの信 … 続きを読む →

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Mixed moving average field guided learning for spatio-temporal data

投稿日: 2023年4月17日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：時空データのための混合移動平均フィールドによる学習 要約： &# … 続きを読む →

カテゴリー: 60E07, 60E15, 60G25, 60G60, 62C10, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Mixed moving average field guided learning for spatio-temporal data はコメントを受け付けていません

Minimax-Optimal Reward-Agnostic Exploration in Reinforcement Learning

投稿日: 2023年4月17日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：強化学習におけるミニマックス最適な報酬に無関心な探索 要約： & … 続きを読む →

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, cs.SY, eess.SY, math.IT, math.ST, stat.ML, stat.TH | Minimax-Optimal Reward-Agnostic Exploration in Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Lossy Compression of Large-Scale Radio Interferometric Data

投稿日: 2023年4月17日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：大規模な無線干渉計データの損失圧縮 要約： – ベー … 続きを読む →

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