Journal of Machine Learning Research Papers: 論文一覧

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Journal of Machine Learning Research Papersの記事一覧をご紹介します。英語での説明文を機械翻訳を交えて日本語化し掲載しております。

確認日： 2026/09/29
論文数： 4272

目次

Volume 1 (Year: 2000-2001 / Papers: 11)

Learning with Mixtures of Trees

木の混合で学ぶ

Dependency Networks for Inference, Collaborative Filtering, and Data Visualization

推論、協調フィルタリング、およびデータ可視化のための依存関係ネットワーク

Learning Evaluation Functions to Improve Optimization by Local Search

ローカルサーチによる最適化改善のための学習評価関数

Reducing Multiclass to Binary: A Unifying Approach for Margin Classifiers

多クラスからバイナリへの削減: マージン分類器の統一アプローチ

SVMTorch: Support Vector Machines for Large-Scale Regression Problems    

SVMTorch:大規模な回帰問題に対応するベクターマシンのサポート   

Lagrangian Support Vector Machines

Lagrangeサポートベクターマシン   

Regularized Principal Manifolds

正則化主多様体   

Sparse Bayesian Learning and the Relevance Vector Machine

スパースベイズ学習と関連性ベクトルマシン

Bayes Point Machines

ベイズポイントマシン   

Tracking the Best Linear Predictor

最適な線形予測子の追跡

Prior Knowledge and Preferential Structures in Gradient Descent Learning Algorithms

勾配降下法学習アルゴリズムにおける事前知識と優先構造

Volume 2 (Year: 2001-2002 / Papers: 31)

On the Size of Convex Hulls of Small Sets

小型セットの凸包のサイズについて

Graph-Based Hierarchical Conceptual Clustering

グラフベースの階層的概念クラスタリング

Support Vector Machine Active Learning with Applications to Text Classification

テキスト分類への応用によるベクトル機械学習のアクティブラーニングのサポート

On the Influence of the Kernel on the Consistency of Support Vector Machines

カーネルがサポートベクターマシンの一貫性に及ぼす影響について   

Introduction to the Special Issue on Kernel Methods

カーネルメソッドに関する特集号の紹介

Kernel Partial Least Squares Regression in Reproducing Kernel Hilbert Space

カーネルヒルベルト空間の再現におけるカーネル偏最小二乗回帰   

Support Vector Clustering

サポート ベクター クラスタリング   

One-Class SVMs for Document Classification

ドキュメント分類用のOne-Class SVM   

Uniform Object Generation for Optimizing One-class Classifiers

1 クラス分類子を最適化するための統一オブジェクト生成   

A Generalized Kernel Approach to Dissimilarity-based Classification

非類似度に基づく分類への一般化カーネルアプローチ   

A New Approximate Maximal Margin Classification Algorithm

新しい近似最大マージン分類アルゴリズム   

Efficient SVM Training Using Low-Rank Kernel Representations

低ランクのカーネル表現を使用した効率的な SVM トレーニング   

On the Algorithmic Implementation of Multiclass Kernel-based Vector Machines

多クラスカーネルベースベクトルマシンのアルゴリズム実装について   

Exact Simplification of Support Vector Solutions

サポートベクターソリューションの正確な簡略化   

Classes of Kernels for Machine Learning: A Statistics Perspective

機械学習のためのカーネルのクラス: 統計の視点   

Recommender Systems Using Linear Classifiers

線形分類器を使用したレコメンダー システム

Machine Learning with Data Dependent Hypothesis Classes

データ依存仮説クラスによる機械学習

On Using Extended Statistical Queries to Avoid Membership Queries

メンバーシップ クエリを回避するための拡張統計クエリの使用について

The Learning-Curve Sampling Method Applied to Model-Based Clustering

モデルベースクラスタリングに適用される学習曲線サンプリング法

Text Classification using String Kernels

文字列カーネルを使用したテキスト分類

Learning Equivalence Classes of Bayesian-Network Structures

ベイジアンネットワーク構造の等価クラスの学習

Stability and Generalization

安定性と一般化

Covering Number Bounds of Certain Regularized Linear Function Classes

特定の正則化線形関数クラスの数値境界のカバー

Introduction to Special Issue on Machine Learning Approaches to Shallow Parsing

浅い解析への機械学習アプローチに関する特集の紹介

Memory-Based Shallow Parsing

メモリベースの浅い解析

Shallow Parsing using Specialized HMMs

特殊なHMMを使用した浅い解析

Text Chunking based on a Generalization of Winnow

Winnow の一般化に基づくテキスト チャンク

Shallow Parsing with PoS Taggers and Linguistic Features

PoSタガーと言語機能による浅い解析

Learning Rules and Their Exceptions

学習ルールとその例外

Shallow Parsing using Noisy and Non-Stationary Training Material

ノイズの多い非定常的なトレーニング教材を使用した浅い解析

Round Robin Classification

ラウンドロビン分類

Volume 3 (Year: 2002-2003 / Papers: 59)

Kernel Independent Component Analysis

カーネルに依存しないコンポーネント分析

Learning Monotone DNF from a Teacher that Almost Does Not Answer Membership Queries

メンバーシップのクエリにほとんど答えない教師からのモノトーンDNFの学習

On the Convergence of Optimistic Policy Iteration

楽観的政策反復の収束について

Data-dependent margin-based generalization bounds for classification

分類のためのデータ依存の余裕に基づく汎化限界

Variational Learning of Clusters of Undercomplete Nonsymmetric Independent Components

不完全非対称独立成分のクラスタの変分学習

Learning Precise Timing with LSTM Recurrent Networks

LSTM リカレント ネットワークによる正確なタイミングの学習

ε-MDPs: Learning in Varying Environments

ε-MDP:さまざまな環境での学習

Algorithmic Luckiness

アルゴリズムのラッキーネス

R-MAX – A General Polynomial Time Algorithm for Near-Optimal Reinforcement Learning

R-MAX – 最適強化学習のための一般多項式時間アルゴリズム

PAC-Bayesian Generalisation Error Bounds for Gaussian Process Classification

ガウス過程分類のためのPAC-Bayes一般化誤差限界   

On Online Learning of Decision Lists

決定リストのオンライン学習について

Minimal Kernel Classifiers

最小カーネル分類子   

The Subspace Information Criterion for Infinite Dimensional Hypothesis Spaces

無限次元仮説空間の部分空間情報量規準   

Introduction to the Special Issue on Computational Learning Theory

特集「計算学習理論」の紹介

Tracking a Small Set of Experts by Mixing Past Posteriors

過去の後頭部をミックスして少数の専門家を追跡する

Using Confidence Bounds for Exploitation-Exploration Trade-offs

エクスプロイテーションと探索のトレードオフに対する信頼限界の使用

Efficient Algorithms for Universal Portfolios

ユニバーサルポートフォリオのための効率的なアルゴリズム

Limitations of Learning Via Embeddings in Euclidean Half Spaces

ユークリッド半空間への埋め込みによる学習の限界

Rademacher and Gaussian Complexities: Risk Bounds and Structural Results

RademacherとGaussの複雑さ:リスク境界と構造的結果

On Boosting with Polynomially Bounded Distributions

多項式有界分布によるブースティングについて

Optimal Structure Identification With Greedy Search

Greedy Searchによる最適構造同定

A Robust Minimax Approach to Classification

分類に対する堅牢なミニマックスアプローチ

Cluster Ensembles — A Knowledge Reuse Framework for Combining Multiple Partitions

Cluster Ensembles — 複数のパーティションを組み合わせるためのナレッジ再利用フレームワーク

Special Issue on the Eighteenth International Conference on Machine Learning (ICML2001)

第18回機械学習国際会議(ICML2001)特集号

Efficient Algorithms for Decision Tree Cross-validation

デシジョンツリーのクロスバリデーションのための効率的なアルゴリズム

Multiple-Instance Learning of Real-Valued Data

実価値データの複数インスタンス学習

Learning Probabilistic Models of Link Structure

リンク構造の確率モデルの学習

The Representational Power of Discrete Bayesian Networks

離散ベイジアンネットワークの表現力

The Set Covering Machine

セットカバーマシン

Coupled Clustering: A Method for Detecting Structural Correspondence

結合クラスタリング:構造的対応を検出するための手法

Some Greedy Learning Algorithms for Sparse Regression and Classification with Mercer Kernels

マーサーカーネルによるスパース回帰と分類のための貪欲学習アルゴリズム

Lyapunov Design for Safe Reinforcement Learning

安全な強化学習のためのLyapunov設計

Finding the Most Interesting Patterns in a Database Quickly by Using Sequential Sampling

シーケンシャルサンプリングを使用してデータベース内の最も興味深いパターンをすばやく見つける

Stopping Criterion for Boosting-Based Data Reduction Techniques: from Binary to Multiclass Problem

ブースティングベースのデータ削減手法の停止基準:バイナリ問題から多クラス問題へ

Learning to Construct Fast Signal Processing Implementations

高速信号処理実装の構築の学習

Policy Search using Paired Comparisons

対応比較を使用したポリシー検索

Ultraconservative Online Algorithms for Multiclass Problems

多クラス問題に対する超保守的なオンラインアルゴリズム

Latent Dirichlet Allocation

潜在ディリクレ配分

Introduction to the Special Issue on Machine Learning Methods for Text and Images

テキストと画像の機械学習手法に関する特集のご紹介

A Family of Additive Online Algorithms for Category Ranking

カテゴリランキングのための付加オンラインアルゴリズムのファミリー

Word-Sequence Kernels

ワードシーケンスカーネル

Kernel Methods for Relation Extraction

リレーション抽出のカーネルメソッド

Matching Words and Pictures

単語と画像のマッチング

A Neural Probabilistic Language Model

神経確率的言語モデル

An Introduction to Variable and Feature Selection    

変数と機能の選択の概要   

Distributional Word Clusters vs. Words for Text Categorization    

テキスト分類のための分布単語クラスターと単語   

Extensions to Metric-Based Model Selection

メトリクスベースのモデル選択の拡張

Dimensionality Reduction via Sparse Support Vector Machines    

スパースサポートベクターマシンによる次元削減   

Benefitting from the Variables that Variable Selection Discards

変数選択が破棄する変数の恩恵を受ける

A Divisive Information-Theoretic Feature Clustering Algorithm for Text Classification    

テキスト分類のための分割情報理論的特徴クラスタリングアルゴリズム   

An Extensive Empirical Study of Feature Selection Metrics for Text Classification    

テキスト分類のための特徴選択メトリクスに関する広範な実証的研究   

Sufficient Dimensionality Reduction

十分な次元削減   

Grafting: Fast, Incremental Feature Selection by Gradient Descent in Function Space

グラフト:関数空間における勾配降下法による高速増分特徴選択   

Variable Selection Using SVM-based Criteria

SVM ベースの基準を使用した変数選択   

Overfitting in Making Comparisons Between Variable Selection Methods

変数選択方法間の比較における過適合

MLPs (Mono-Layer Polynomials and Multi-Layer Perceptrons) for Nonlinear Modeling

非線形モデリングのためのMLP(単層多項式および多層パーセプトロン)

Ranking a Random Feature for Variable and Feature Selection

変数と特徴選択のためのランダム特徴のランク付け

Feature Extraction by Non-Parametric Mutual Information Maximization

ノンパラメトリック相互情報量最大化による特徴抽出   

Use of the Zero-Norm with Linear Models and Kernel Methods

線形モデルとカーネル法でのゼロノルムの使用   

Volume 4 (Year: 2003 / Papers: 60)

On Nearest-Neighbor Error-Correcting Output Codes with Application to All-Pairs Multiclass Support Vector Machines

全ペア多クラスサポートベクトルマシンへの適用による最近傍誤り訂正出力コードについて

FINkNN: A Fuzzy Interval Number k-Nearest Neighbor Classifier for Prediction of Sugar Production from Populations of Samples

FINkNN:サンプルの母集団からの砂糖生産の予測のためのファジィ区間数k最近傍分類器

Designing Committees of Models through Deliberate Weighting of Data Points

データポイントの意図的な重み付けによるモデルの委員会の設計

The em Algorithm for Kernel Matrix Completion with Auxiliary Data

補助データによるカーネル行列補完のための em アルゴリズム

Task Clustering and Gating for Bayesian Multitask Learning

ベイジアンマルチタスク学習のためのタスククラスタリングとゲーティング

Optimally-Smooth Adaptive Boosting and Application to Agnostic Learning

最適に滑らかな適応ブースティングと不可知論的学習への応用

Think Globally, Fit Locally: Unsupervised Learning of Low Dimensional Manifolds

Think Globally, Fit Locally: 低次元多様体の教師なし学習

On the Proper Learning of Axis-Parallel Concepts

軸平行概念の適切な学習について

Bottom-Up Relational Learning of Pattern Matching Rules for Information Extraction

情報抽出のためのパターンマッチングルールのボトムアップ関係学習

Tree Induction vs. Logistic Regression: A Learning-Curve Analysis

木帰納法 vs. ロジスティック回帰: 学習曲線分析

Learning Probabilistic Models: An Expected Utility Maximization Approach

確率モデルの学習:期待効用最大化アプローチ

Introduction to the Special Issue on the Fusion of Domain Knowledge with Data for Decision Support

特集「意思決定支援のためのドメイン知識とデータの融合」の紹介

Combining Knowledge from Different Sources in Causal Probabilistic Models

因果確率モデルにおける異なる情報源からの知識の組み合わせ

Preference Elicitation via Theory Refinement

理論の洗練による選好誘発

Fusion of Domain Knowledge with Data for Structural Learning in Object Oriented Domains

オブジェクト指向領域における構造学習のためのドメイン知識とデータの融合

An Empirical Study of the Use of Relevance Information in Inductive Logic Programming

帰納的論理プログラミングにおける関連性情報の利用に関する実証的研究

Learning Behavior-Selection by Emotions and Cognition in a Multi-Goal Robot Task

多目標ロボット課題における感情と認知による学習行動選択

Introduction to the Special Issue on Inductive Logic Programming

帰納論理プログラミング特集のイントロダクション

ILP: A Short Look Back and a Longer Look Forward

ILP:短い振り返りと長い未来

Relational Learning as Search in a Critical Region

重要な領域における探索としてのリレーショナル学習

Query Transformations for Improving the Efficiency of ILP Systems

ILP システムの効率を向上させるためのクエリ変換

Learning Semantic Lexicons from a Part-of-Speech and Semantically Tagged Corpus Using Inductive Logic Programming

帰納的論理プログラミングを用いた品詞および意味タグ付きコーパスからの意味語彙の学習

On Inclusion-Driven Learning of Bayesian Networks

ベイジアンネットワークのインクルージョン駆動型学習について

The Principled Design of Large-Scale Recursive Neural Network Architectures–DAG-RNNs and the Protein Structure Prediction Problem

大規模再帰的ニューラルネットワークアーキテクチャの原理設計–DAG-RNNとタンパク質構造予測問題

Inducing Grammars from Sparse Data Sets: A Survey of Algorithms and Results

スパースデータセットからの文法の誘導:アルゴリズムと結果の調査

Smooth Boosting and Learning with Malicious Noise

悪意のあるノイズによるスムーズなブースティングと学習

Speedup Learning for Repair-based Search by Identifying Redundant Steps

冗長なステップの特定による修理ベースの検索の学習の高速化

Comparing Bayes Model Averaging and Stacking When Model Approximation Error Cannot be Ignored

モデル近似誤差を無視できない場合のベイズ モデルの平均化とスタッキングの比較

Greedy Algorithms for Classification — Consistency, Convergence Rates, and Adaptivity

分類のための貪欲アルゴリズム — 一貫性、収束率、および適応性

Tree-Structured Neural Decoding

ツリー構造ニューラルデコーディング

Introduction to the Special Issue on Learning Theory

学習理論特集号の紹介

On the Performance of Kernel Classes

カーネルクラスのパフォーマンスについて

Path Kernels and Multiplicative Updates

パスカーネルと乗算型更新

Tracking Linear-threshold Concepts with Winnow

Winnowによる線形しきい値の概念の追跡

Generalization Error Bounds for Bayesian Mixture Algorithms

ベイズ混合アルゴリズムの一般化誤差範囲

On the Rate of Convergence of Regularized Boosting Classifiers

正則化ブースティング分類器の収束率について

Concentration Inequalities for the Missing Mass and for Histogram Rule Error

欠損質量とヒストグラムルール誤差の濃度の不等式

Learning over Sets using Kernel Principal Angles

カーネル主角度を使用したセットの学習    

An Efficient Boosting Algorithm for Combining Preferences

プリファレンスを組み合わせるための効率的なブースティングアルゴリズム

Optimality of Universal Bayesian Sequence Prediction for General Loss and Alphabet

一般損失とアルファベットに対する普遍ベイズ数列予測の最適性

A Unified Framework for Model-based Clustering

モデルベース クラスタリングのための統合フレームワーク

Nash Q-Learning for General-Sum Stochastic Games

Nash Q-一般和確率ゲームのための学習

Sparseness of Support Vector Machines

サポート ベクター マシンのスパース性

Least-Squares Policy Iteration

最小二乗法の反復

An Approximate Analytical Approach to Resampling Averages

平均を再サンプリングするための近似分析アプローチ    

Introduction to Special Issue on Independent Components Analysis

独立成分分析特集の紹介

Dependence, Correlation and Gaussianity in Independent Component Analysis

独立成分分析における依存性,相関性,ガウス性

Beyond Independent Components: Trees and Clusters

独立したコンポーネントを超えて:ツリーとクラスター

Energy-Based Models for Sparse Overcomplete Representations

スパース過完全表現のためのエネルギーベースモデル

Blind Source Separation via Generalized Eigenvalue Decomposition

一般化固有値分解によるブラインドソース分離

ICA Using Spacings Estimates of Entropy

エントロピーの間隔推定を使用したICA

MISEP — Linear and Nonlinear ICA Based on Mutual Information

MISEP — 相互情報量に基づく線形および非線形ICA

Blind Separation of Post-nonlinear Mixtures using Linearizing Transformations and Temporal Decorrelation

線形化変換と時間的非相関を用いたポスト非線形混合のブラインド分離

A Multiscale Framework For Blind Separation of Linearly Mixed Signals

線形混合信号のブラインド分離のためのマルチスケールフレームワーク

A Maximum Likelihood Approach to Single-channel Source Separation

シングルチャネルソース分離への最尤法アプローチ

Statistical Dynamics of On-line Independent Component Analysis

オンライン独立成分分析の統計ダイナミクス

Blind Source Recovery: A Framework in the State Space

ブラインド ソース回復: 状態空間のフレームワーク

Overlearning in Marginal Distribution-Based ICA: Analysis and Solutions

周辺分布ベースICAにおける過剰学習:分析と解法

ICA for Watermarking Digital Images

デジタル画像の透かしを入れるためのICA

A Generative Model for Separating Illumination and Reflectance from Images

画像から照明と反射率を分離するための生成モデル

Volume 5 (Year: 2003-2004 / Papers: 56)

Learning Rates for Q-learning

Qラーニングの学習率

Learning the Kernel Matrix with Semidefinite Programming

半定値プログラミングによるカーネル行列の学習

Dimensionality Reduction for Supervised Learning with Reproducing Kernel Hilbert Spaces

カーネルヒルベルト空間の再現による教師あり学習のための次元削減

In Defense of One-Vs-All Classification

One-Vs-All分類の擁護

Lossless Online Bayesian Bagging

ロスレスオンラインベイジアンバギング

Subgroup Discovery with CN2-SD

CN2-SDによるサブグループディスカバリー

Generalization Error Bounds for Threshold Decision Lists

しきい値決定リストの一般化誤差範囲

On the Importance of Small Coordinate Projections

小座標投影法の重要性について

Weather Data Mining Using Independent Component Analysis

独立成分分析を使用した気象データマイニング

Online Choice of Active Learning Algorithms

アクティブラーニングアルゴリズムのオンライン選択

A Compression Approach to Support Vector Model Selection

ベクトルモデルの選択をサポートするための圧縮アプローチ

A Geometric Approach to Multi-Criterion Reinforcement Learning

多基準強化学習への幾何学的アプローチ

RCV1: A New Benchmark Collection for Text Categorization Research

RCV1: テキスト分類研究のための新しいベンチマークコレクション

Distributional Scaling: An Algorithm for Structure-Preserving Embedding of Metric and Nonmetric Spaces

Distributional Scaling:計量空間と非計量空間の構造保存埋め込みのためのアルゴリズム

Learning Ensembles from Bites: A Scalable and Accurate Approach

Bitesからアンサンブルを学ぶ:スケーラブルで正確なアプローチ

Robust Principal Component Analysis with Adaptive Selection for Tuning Parameters

調整パラメーターの適応選択によるロバストな主成分分析

PAC-learnability of Probabilistic Deterministic Finite State Automata

確率的決定論的有限状態オートマトンのPAC学習可能性

Sources of Success for Boosted Wrapper Induction

ブーストラッパーインダクションの成功の源泉

Computable Shell Decomposition Bounds

計算可能シェル分解境界

Exact Bayesian Structure Discovery in Bayesian Networks

ベイジアンネットワークにおける正確なベイジアン構造の発見

A Universal Well-Calibrated Algorithm for On-line Classification (Special Topic on Learning Theory)

オンライン分類のためのユニバーサルで十分に較正されたアルゴリズム (学習理論に関する特別トピック)

New Techniques for Disambiguation in Natural Language and Their Application to Biological Text

自然言語における曖昧性解消のための新技術とその生物学的テキストへの応用

The Sample Complexity of Exploration in the Multi-Armed Bandit Problem (Special Topic on Learning Theory)

多腕バンディット問題における探索のサンプル複雑性(学習理論に関する特別トピック)

Preference Elicitation and Query Learning (Special Topic on Learning Theory)

選好誘発とクエリ学習(学習理論に関する特別トピック)

Distance-Based Classification with Lipschitz Functions (Special Topic on Learning Theory)

リプシッツ関数による距離ベースの分類(学習理論に関する特別トピック)

Hierarchical Latent Class Models for Cluster Analysis

クラスタ分析のための階層的潜在クラスモデル

Bias-Variance Analysis of Support Vector Machines for the Development of SVM-Based Ensemble Methods

SVMベースアンサンブル法の開発のためのサポートベクターマシンのバイアス分散分析

A Fast Algorithm for Joint Diagonalization with Non-orthogonal Transformations and its Application to Blind Source Separation

非直交変換によるジョイント対角化のための高速アルゴリズムとブラインドソース分離への応用

Feature Discovery in Non-Metric Pairwise Data

非メトリックペアワイズデータでの特徴発見

Probability Product Kernels (Special Topic on Learning Theory)

確率積カーネル(学習理論に関する特別トピック)

Feature Selection for Unsupervised Learning

教師なし学習のための機能選択

Some Dichotomy Theorems for Neural Learning Problems

神経学習問題に対するいくつかの二分法定理

Image Categorization by Learning and Reasoning with Regions

領域を用いた学習と推論によるイメージ分類

Boosting as a Regularized Path to a Maximum Margin Classifier

最大マージン分類器への正則化パスとしてのブースティング

Probability Estimates for Multi-class Classification by Pairwise Coupling

ペアワイズ結合による多クラス分類の確率推定

On Robustness Properties of Convex Risk Minimization Methods for Pattern Recognition

パターン認識のための凸リスク最小化法のロバスト性について

Rational Kernels: Theory and Algorithms (Special Topic on Learning Theory)

Rational Kernels: Theory and Algorithms (学習理論に関する特別トピック)

Reinforcement Learning with Factored States and Actions

因子分解された状態と行動による強化学習

No Unbiased Estimator of the Variance of K-Fold Cross-Validation

Kフォールド交差検証の分散の不偏推定量なし

Selective Rademacher Penalization and Reduced Error Pruning of Decision Trees

選択的なRademacherペナルティと決定木のエラープルーニングの削減

Knowledge-Based Kernel Approximation

知識ベースのカーネル近似

Support Vector Machine Soft Margin Classifiers: Error Analysis

サポート ベクター マシン ソフト マージン分類器: エラー分析

Model Averaging for Prediction with Discrete Bayesian Networks

離散ベイジアンネットワークによる予測のためのモデル平均化

Efficient Feature Selection via Analysis of Relevance and Redundancy

関連性と冗長性の分析による効率的な機能選択

Statistical Analysis of Some Multi-Category Large Margin Classification Methods

いくつかのマルチカテゴリ大マージン分類法の統計分析

The Minimum Error Minimax Probability Machine

最小誤差ミニマックス確率マシン

Large-Sample Learning of Bayesian Networks is NP-Hard

ベイジアンネットワークの大規模サンプル学習はNP困難

Randomized Variable Elimination

ランダム化された変数の除去

Some Properties of Regularized Kernel Methods

正則化カーネルメソッドの一部のプロパティ

The Entire Regularization Path for the Support Vector Machine

サポートベクターマシンの正則化パス全体

Second Order Cone Programming Formulations for Feature Selection

特徴選択のための 2 次コーン計画法の定式化

Fast String Kernels using Inexact Matching for Protein Sequences

タンパク質配列の不正確なマッチングを使用した高速ストリングカーネル

Non-negative Matrix Factorization with Sparseness Constraints

スパース制約による非負の行列因数分解

Variance Reduction Techniques for Gradient Estimates in Reinforcement Learning

強化学習における勾配推定のための分散縮小手法

Fast Binary Feature Selection with Conditional Mutual Information

条件付き相互情報量による高速バイナリ機能選択

The Dynamics of AdaBoost: Cyclic Behavior and Convergence of Margins

AdaBoostのダイナミクス:周期的な動作とマージンの収束

Volume 6 (Year: 2005 / Papers: 73)

Asymptotic Model Selection for Naive Bayesian Networks

単純ベイジアンネットワークのための漸近モデルの選択

Dimension Reduction in Text Classification with Support Vector Machines

サポートベクターマシンによるテキスト分類の次元削減

Stability of Randomized Learning Algorithms

ランダム化学習アルゴリズムの安定性

Learning Hidden Variable Networks: The Information Bottleneck Approach

隠れ変数ネットワークの学習:情報ボトルネックアプローチ

Diffusion Kernels on Statistical Manifolds

統計多様体上の拡散カーネル

Information Bottleneck for Gaussian Variables

ガウス変数の情報ボトルネック

Multiclass Boosting for Weak Classifiers

弱分類器のための多クラス ブースティング

A Classification Framework for Anomaly Detection

異常検出のための分類フレームワーク

Denoising Source Separation

ノイズ除去ソース分離

Tutorial on Practical Prediction Theory for Classification

分類のための実践的予測理論に関するチュートリアル

Generalization Bounds and Complexities Based on Sparsity and Clustering for Convex Combinations of Functions from Random Classes

ランダムクラスからの関数の凸結合に対するスパース性とクラスタリングに基づく一般化の範囲と複雑さ

A Modified Finite Newton Method for Fast Solution of Large Scale Linear SVMs

大規模線形SVMの高速解のための修正有限ニュートン法

Core Vector Machines: Fast SVM Training on Very Large Data Sets

コアベクターマシン:非常に大きなデータセットでの高速SVMトレーニング

Generalization Bounds for the Area Under the ROC Curve

ROC曲線下面積の一般化限界

Learning with Decision Lists of Data-Dependent Features

データ依存特徴のディシジョン リストによる学習

Estimating Functions for Blind Separation When Sources Have Variance Dependencies

ソースに分散依存性がある場合のブラインド分離の推定関数

Characterization of a Family of Algorithms for Generalized Discriminant Analysis on Undersampled Problems

アンダーサンプリング問題に対する一般化判別分析のためのアルゴリズムファミリーの特性評価

Tree-Based Batch Mode Reinforcement Learning

ツリーベースのバッチモード強化学習

Learning Module Networks

学習モジュールネットワーク

Active Learning to Recognize Multiple Types of Plankton

複数の種類のプランクトンを認識するアクティブラーニング

Learning Multiple Tasks with Kernel Methods

カーネルメソッドによる複数のタスクの学習

Adaptive Online Prediction by Following the Perturbed Leader

摂動リーダーの追従による適応型オンライン予測

Variational Message Passing

変分メッセージパッシング

Estimation of Non-Normalized Statistical Models by Score Matching

スコアマッチングによる非正規化統計モデルの推定

Smooth ε-Insensitive Regression by Loss Symmetrization

損失対称化による平滑ε非鈍感回帰

Quasi-Geodesic Neural Learning Algorithms Over the Orthogonal Group: A Tutorial

直交群上の準測地線ニューラル学習アルゴリズム:チュートリアル

Machine Learning Methods for Predicting Failures in Hard Drives: A Multiple-Instance Application

ハードディスクの故障を予測するための機械学習手法:マルチインスタンスアプリケーション

Multiclass Classification with Multi-Prototype Support Vector Machines

Multi-Prototype サポートベクターマシン による多クラス分類

Prioritization Methods for Accelerating MDP Solvers

MDP ソルバーを高速化するための優先順位付け手法

Learning from Examples as an Inverse Problem

逆問題としての例から学ぶ

Loopy Belief Propagation: Convergence and Effects of Message Errors

Loopy確率伝搬法: メッセージエラーの収束と影響

Learning a Mahalanobis Metric from Equivalence Constraints

等価制約からのマハラノビス計量の学習

Algorithmic Stability and Meta-Learning

アルゴリズムの安定性とメタ学習

Matrix Exponentiated Gradient Updates for On-line Learning and Bregman Projection

オンライン学習とブレグマン投影法のための行列指数勾配の更新

Gaussian Processes for Ordinal Regression

順序回帰のガウス過程

Learning the Kernel with Hyperkernels

ハイパーカーネルによるカーネルの学習

A Generalization Error for Q-Learning

Q学習の一般化誤差

Learning the Kernel Function via Regularization

正則化によるカーネル関数の学習

Analysis of Variance of Cross-Validation Estimators of the Generalization Error

一般化誤差の交差検証推定量の分散分析

Semigroup Kernels on Measures

メジャー上のセミグループカーネル

Separating a Real-Life Nonlinear Image Mixture

実生活の非線形画像混合の分離

Concentration Bounds for Unigram Language Models

ユニグラム言語モデルの濃度限界

An MDP-Based Recommender System

MDPベースのレコメンダーシステム

Universal Algorithms for Learning Theory Part I : Piecewise Constant Functions

理論学習のための普遍的アルゴリズム 第I 部 : 区分定数関数

Efficient Computation of Gapped Substring Kernels on Large Alphabets

大きなアルファベット上のギャップ部分文字列カーネルの効率的な計算

Clustering on the Unit Hypersphere using von Mises-Fisher Distributions

フォンミーゼスフィッシャー分布を用いた超球単位でのクラスタリング

Inner Product Spaces for Bayesian Networks

ベイジアンネットワークの内部積空間

Maximum Margin Algorithms with Boolean Kernels

ブール カーネルを使用した最大証拠金アルゴリズム

A Bayes Optimal Approach for Partitioning the Values of Categorical Attributes

カテゴリ属性の値を分割するためのベイズ最適アプローチ

Large Margin Methods for Structured and Interdependent Output Variables

構造化出力変数と相互依存出力変数の大きなマージン法

Frames, Reproducing Kernels, Regularization and Learning

フレーム、カーネルの再現、正則化と学習

Local Propagation in Conditional Gaussian Bayesian Networks

条件付きガウスベイジアンネットワークにおける局所伝播

A Bayesian Model for Supervised Clustering with the Dirichlet Process Prior

ディリクレプロセス事前分布による教師付きクラスタリングのためのベイズモデル

Fast Kernel Classifiers with Online and Active Learning

オンライン学習とアクティブラーニングによる高速カーネル分類器

Managing Diversity in Regression Ensembles

回帰アンサンブルにおけるダイバーシティの管理

Active Coevolutionary Learning of Deterministic Finite Automata

決定論的有限オートマトンの能動的共進化学習

Assessing Approximate Inference for Binary Gaussian Process Classification

バイナリ ガウス過程分類の近似推論の評価

Clustering with Bregman Divergences

ブレグマン発散法によるクラスタリング

Combining Information Extraction Systems Using Voting and Stacked Generalization

投票とスタックジェネリック化を使用した情報抽出システムの組み合わせ

Probabilistic Non-linear Principal Component Analysis with Gaussian Process Latent Variable Models

ガウス過程潜在変数モデルによる確率的非線形主成分分析

A Framework for Learning Predictive Structures from Multiple Tasks and Unlabeled Data

複数のタスクとラベル付けされていないデータから予測構造を学習するためのフレームワーク

Feature Selection for Unsupervised and Supervised Inference: The Emergence of Sparsity in a Weight-Based Approach

教師なし推論と教師あり推論の特徴選択: 重みベース アプローチにおけるスパース性の出現

Working Set Selection Using Second Order Information for Training Support Vector Machines

学習支援ベクトル マシンの 2 次情報を使用したワーキング セットの選択

New Horn Revision Algorithms

新しいホーン改訂アルゴリズム

A Unifying View of Sparse Approximate Gaussian Process Regression

スパース近似ガウス過程回帰の統一的な見方

What’s Strange About Recent Events (WSARE): An Algorithm for the Early Detection of Disease Outbreaks

What’s Strange About Recent Events (WSARE): 病気の発生を早期に検出するためのアルゴリズム

Change Point Problems in Linear Dynamical Systems

線形力学系における変化点問題

Asymptotics in Empirical Risk Minimization

経験的リスク最小化における漸近論

Convergence Theorems for Generalized Alternating Minimization Procedures

一般化交互最小化手順の収束定理

Kernel Methods for Measuring Independence

独立性を測定するためのカーネル法

Efficient Margin Maximizing with Boosting

ブースティングによる効率的なマージンの最大化

On the Nystrom Method for Approximating a Gram Matrix for Improved Kernel-Based Learning

カーネルベース学習の改善のためのグラム行列の近似のためのNystrom法について

Expectation Consistent Approximate Inference

期待値: 一貫性のある近似推論

Volume 7 (Year: 2006 / Papers: 100)

Statistical Comparisons of Classifiers over Multiple Data Sets

複数のデータセットに対する分類器の統計的比較

Incremental Algorithms for Hierarchical Classification

階層分類のためのインクリメンタル アルゴリズム

On the Complexity of Learning Lexicographic Strategies

辞書編集戦略の学習の複雑さについて

Generalized Bradley-Terry Models and Multi-Class Probability Estimates

一般化 Bradley-Terry モデルと多クラス確率推定

Bounds for Linear Multi-Task Learning

線形マルチタスク学習の限界

Active Learning in Approximately Linear Regression Based on Conditional Expectation of Generalization Error

一般化誤差の条件付き期待値に基づく近似線形回帰におけるアクティブラーニング

MinReg: A Scalable Algorithm for Learning Parsimonious Regulatory Networks in Yeast and Mammals

MinReg:酵母および哺乳動物における倹約的調節ネットワークを学習するためのスケーラブルなアルゴリズム

Learning the Structure of Linear Latent Variable Models

線形潜在変数モデルの構造の学習

In Search of Non-Gaussian Components of a High-Dimensional Distribution

高次元分布の非ガウス成分の探索

Some Discriminant-Based PAC Algorithms

いくつかの判別ベースのPACアルゴリズム

Kernels on Prolog Proof Trees: Statistical Learning in the ILP Setting

Prolog Proof Treeのカーネル:ILP設定における統計的学習

Using Machine Learning to Guide Architecture Simulation

機械学習を使用してアーキテクチャシミュレーションをガイドする

Superior Guarantees for Sequential Prediction and Lossless Compression via Alphabet Decomposition

逐次予測とアルファベット分解による可逆圧縮の優れた保証

Geometric Variance Reduction in Markov Chains: Application to Value Function and Gradient Estimation

マルコフ連鎖における幾何学的分散縮小:価値関数への応用と勾配推定

Inductive Synthesis of Functional Programs: An Explanation Based Generalization Approach

機能プログラムの帰納的合成:説明に基づく一般化アプローチ

Optimising Kernel Parameters and Regularisation Coefficients for Non-linear Discriminant Analysis

非線形判別解析のためのカーネル パラメーターと正則化係数の最適化

Learning Recursive Control Programs from Problem Solving

問題解決からの再帰的制御プログラムの学習

Learning Coordinate Covariances via Gradients

勾配による座標共分散の学習

Online Passive-Aggressive Algorithms

オンラインパッシブアグレッシブアルゴリズム

Toward Attribute Efficient Learning of Decision Lists and Parities

意思決定リストとパリティの属性効率学習に向けて

A Direct Method for Building Sparse Kernel Learning Algorithms

スパースカーネル学習アルゴリズムを構築するための直接的な方法

Stochastic Complexities of Gaussian Mixtures in Variational Bayesian Approximation

変分ベイジアン近似におけるGauss混合の確率的複雑さ

Pattern Recognition for Conditionally Independent Data

条件付き独立データのパターン認識

Learning Minimum Volume Sets

最小ボリュームセットの学習

Some Theory for Generalized Boosting Algorithms

一般化ブースティングアルゴリズムの理論

QP Algorithms with Guaranteed Accuracy and Run Time for Support Vector Machines

サポートベクターマシンの精度と実行時間が保証されたQPアルゴリズム

Policy Gradient in Continuous Time

連続時間でのポリシー勾配

Learning Image Components for Object Recognition

物体認識のための画像コンポーネントの学習

Consistency and Convergence Rates of One-Class SVMs and Related Algorithms

One-Class SVM および関連アルゴリズムの一貫性と収束率

Infinite-σ Limits For Tikhonov Regularization

Tikhonov 正則化の無限限

Evolutionary Function Approximation for Reinforcement Learning

強化学習のための進化関数近似

Rearrangement Clustering: Pitfalls, Remedies, and Applications

再配置クラスタリング: 落とし穴、解決策、およびアプリケーション

Segmental Hidden Markov Models with Random Effects for Waveform Modeling

波形モデリングのためのランダム効果を持つセグメント隠れマルコフモデル

Lower Bounds and Aggregation in Density Estimation

密度推定における下限と集計

Quantile Regression Forests

分位点回帰フォレスト

Sparse Boosting

スパース ブースティング

One-Class Novelty Detection for Seizure Analysis from Intracranial EEG

頭蓋内脳波からの発作解析のためのOne-Class Novelty検出

A Graphical Representation of Equivalence Classes of AMP Chain Graphs

AMP チェーングラフの等価クラスのグラフ表現

Action Elimination and Stopping Conditions for the Multi-Armed Bandit and Reinforcement Learning Problems

多腕バンディットの行動排除・停止条件と強化学習問題

Step Size Adaptation in Reproducing Kernel Hilbert Space

カーネルヒルベルト空間の再現におけるステップサイズ適応

New Algorithms for Efficient High-Dimensional Nonparametric Classification

効率的な高次元ノンパラメトリック分類のための新しいアルゴリズム

A Very Fast Learning Method for Neural Networks Based on Sensitivity Analysis

感度解析に基づくニューラルネットワークの超高速学習法

Computational and Theoretical Analysis of Null Space and Orthogonal Linear Discriminant Analysis

ヌル空間の計算・理論解析と直交線形判別解析

Worst-Case Analysis of Selective Sampling for Linear Classification

線形分類のための選択的サンプリングのワーストケース分析

Nonparametric Quantile Estimation

ノンパラメトリック分位点推定

The Interplay of Optimization and Machine Learning Research

最適化と機械学習研究の相互作用

Second Order Cone Programming Approaches for Handling Missing and Uncertain Data

欠損データおよび不確実なデータを処理するための 2 次コーン プログラミング アプローチ

Ensemble Pruning Via Semi-definite Programming

半定値計画法によるアンサンブルプルーニング

Linear Programs for Hypotheses Selection in Probabilistic Inference Models

確率的推論モデルにおける仮説選択のための線形プログラム

Bayesian Network Learning with Parameter Constraints

パラメーター制約を使用したベイジアン ネットワーク学習

Learning Sparse Representations by Non-Negative Matrix Factorization and Sequential Cone Programming

非負行列因数分解と逐次円錐計画法によるスパース表現の学習

Fast SDP Relaxations of Graph Cut Clustering, Transduction, and Other Combinatorial Problems

グラフカットクラスタリング,形質導入,およびその他の組み合わせ問題に対するSDPの迅速な緩和

Maximum-Gain Working Set Selection for SVMs

SVM の最大ゲイン ワーキング セットの選択

Parallel Software for Training Large Scale Support Vector Machines on Multiprocessor Systems

マルチプロセッサシステム上での大規模サポートベクターマシンの学習のための並列ソフトウェア

Building Support Vector Machines with Reduced Classifier Complexity

分類器の複雑さを軽減したサポート ベクター マシンの構築

Exact 1-Norm Support Vector Machines Via Unconstrained Convex Differentiable Minimization

制約なし凸微分可能最小化による厳密1ノルムサポートベクトルマシン

Large Scale Multiple Kernel Learning

大規模なマルチカーネル学習

Efficient Learning of Label Ranking by Soft Projections onto Polyhedra

多面体へのソフトプロジェクションによるラベルランキングの効率的な学習

Kernel-Based Learning of Hierarchical Multilabel Classification Models

階層型多ラベル分類モデルのカーネルベース学習

Structured Prediction, Dual Extragradient and Bregman Projections

構造化予測、双対エクストラグラディエント、ブレグマン投影法

Active Learning with Feedback on Features and Instances

機能とインスタンスに関するフィードバックによるアクティブラーニング

Large Scale Transductive SVMs

大規模変換SVM

Considering Cost Asymmetry in Learning Classifiers

学習分類器におけるコスト非対称性の考慮

Learning Factor Graphs in Polynomial Time and Sample Complexity

多項式時間とサンプル複雑度における学習因子グラフ

Collaborative Multiagent Reinforcement Learning by Payoff Propagation

ペイオフ伝播による協調的マルチエージェント強化学習

Estimating the “Wrong” Graphical Model: Benefits in the Computation-Limited Setting

「間違った」グラフィカルモデルの推定: 計算制限のある設定の利点

Streamwise Feature Selection

Streamwise機能の選択

Linear Programming Relaxations and Belief Propagation — An Empirical Study

線形計画法の緩和と信念伝播 — 実証的研究

Incremental Support Vector Learning: Analysis, Implementation and Applications

インクリメンタルサポートベクター学習:分析、実装、応用

A Simulation-Based Algorithm for Ergodic Control of Markov Chains Conditioned on Rare Events

まれな事象を条件とするマルコフ連鎖のエルゴード制御のためのシミュレーションベースアルゴリズム

Learning Spectral Clustering, With Application To Speech Separation

スペクトルクラスタリングの学習と音声分離への応用

A Linear Non-Gaussian Acyclic Model for Causal Discovery

因果関係発見のための線形非ガウス非巡回モデル

Walk-Sums and Belief Propagation in Gaussian Graphical Models

ガウスグラフィカルモデルにおけるウォークサムと信念伝播

Distance Patterns in Structural Similarity

構造類似性における距離パターン

A Hierarchy of Support Vector Machines for Pattern Detection

パターン検出のためのサポートベクターマシンの階層化

Adaptive Prototype Learning Algorithms: Theoretical and Experimental Studies

適応型プロトタイプ学習アルゴリズム:理論的および実験的研究

A Scoring Function for Learning Bayesian Networks based on Mutual Information and Conditional Independence Tests

相互情報量と条件付き独立性検定に基づくベイジアンネットワーク学習のためのスコアリング関数

Noisy-OR Component Analysis and its Application to Link Analysis

ノイズOR成分分析とそのリンク解析への応用

Learning a Hidden Hypergraph

隠れたハイパーグラフの学習

An Efficient Implementation of an Active Set Method for SVMs

SVM のアクティブ セット方式の効率的な実装

Causal Graph Based Decomposition of Factored MDPs

因数分解されたMDPの因果グラフに基づく分解

Accurate Error Bounds for the Eigenvalues of the Kernel Matrix

カーネル行列の固有値の正確な誤差範囲

Point-Based Value Iteration for Continuous POMDPs

連続 POMDP のポイントベースの値の反復

Learning Parts-Based Representations of Data

データのパーツベースの表現の学習

Manifold Regularization: A Geometric Framework for Learning from Labeled and Unlabeled Examples

多様体正則化:ラベル付きおよびラベルなしの例から学習するための幾何学的フレームワーク

Consistency of Multiclass Empirical Risk Minimization Methods Based on Convex Loss

凸損失に基づく多クラス経験的リスク最小化法の一貫性

Bounds for the Loss in Probability of Correct Classification Under Model Based Approximation

モデルベースの近似による正しい分類の確率の損失の限界

Estimation of Gradients and Coordinate Covariation in Classification

分類における勾配と座標共分散の推定

Expectation Correction for Smoothed Inference in Switching Linear Dynamical Systems

スイッチング線形力学系における平滑化推論の期待値補正

On Model Selection Consistency of Lasso

Lassoのモデル選択の一貫性について

Stability Properties of Empirical Risk Minimization over Donsker Classes

Donskerクラスに対する経験的リスク最小化の安定性特性

Linear State-Space Models for Blind Source Separation

ブラインドソース分離のための線形状態空間モデル

On Representing and Generating Kernels by Fuzzy Equivalence Relations

ファジィ等価関係によるカーネルの表現と生成について

A Robust Procedure For Gaussian Graphical Model Search From Microarray Data With p Larger Than n

pがnより大きいマイクロアレイデータからのガウスグラフィカルモデル探索のためのロバストな手順

Universal Kernels

ユニバーサルカーネル

Machine Learning for Computer Security

コンピュータセキュリティのための機械学習

Spam Filtering Using Statistical Data Compression Models

統計データ圧縮モデルを使用したスパムフィルタリング

Spam Filtering Based On The Analysis Of Text Information Embedded Into Images

画像に埋め込まれたテキスト情報の分析に基づくスパムフィルタリング

Learning to Detect and Classify Malicious Executables in the Wild

悪意のある実行可能ファイルを実際に検出して分類する方法を学ぶ

On Inferring Application Protocol Behaviors in Encrypted Network Traffic

暗号化ネットワークトラフィックにおけるアプリケーションプロトコルの動作の推論について

Volume 8 (Year: 2007 / Papers: 91)

Nonlinear Boosting Projections for Ensemble Construction

アンサンブル構築のための非線形ブースティング射影

Multi-Task Learning for Classification with Dirichlet Process Priors

ディリクレプロセス事前確率による分類のためのマルチタスク学習

A Unified Continuous Optimization Framework for Center-Based Clustering Methods

センターベースクラスタリング手法のための統一連続最適化フレームワーク

Minimax Regret Classifier for Imprecise Class Distributions

不正確なクラス分布に対するミニマックス Regret分類器

Distances between Data Sets Based on Summary Statistics

要約統計量に基づくデータセット間の距離

Building Blocks for Variational Bayesian Learning of Latent Variable Models

潜在変数モデルの変分ベイジアン学習のためのビルディングブロック

A Probabilistic Analysis of EM for Mixtures of Separated, Spherical Gaussians

分離した球面ガウス分布の混合に対するEMの確率論的分析

Noise Tolerant Variants of the Perceptron Algorithm

パーセプトロン アルゴリズムのノイズ耐性バリアント

Learnability of Gaussians with Flexible Variances

柔軟な分散を持つガウス分布の学習可能性

Separating Models of Learning from Correlated and Uncorrelated Data

相関データと非相関データからの学習モデルの分離

Comments on the “Core Vector Machines: Fast SVM Training on Very Large Data Sets”

「コアベクターマシン:非常に大きなデータセットでの高速SVMトレーニング」へのコメント

General Polynomial Time Decomposition Algorithms

一般的な多項式時間分解アルゴリズム

Dynamics and Generalization Ability of LVQ Algorithms

LVQアルゴリズムのダイナミクスと一般化能力

Statistical Consistency of Kernel Canonical Correlation Analysis

カーネル正準相関分析の統計的一貫性

Learning Equivariant Functions with Matrix Valued Kernels

行列値カーネルによる等変関数の学習

Boosted Classification Trees and Class Probability/Quantile Estimation

ブースティング分類ツリーとクラス確率/分位点推定

Value Regularization and Fenchel Duality

価値正則化とフェンチェル双対性

Integrating Naive Bayes and FOIL

Naà ̄ve Bayes と FOIL の統合

A Stochastic Algorithm for Feature Selection in Pattern Recognition

パターン認識における特徴選択のための確率的アルゴリズム

Learning Horn Expressions with LOGAN-H

LOGAN-Hで角の表現を学ぶ

Consistent Feature Selection for Pattern Recognition in Polynomial Time

多項式時間におけるパターン認識のための一貫した特徴選択

Estimating High-Dimensional Directed Acyclic Graphs with the PC-Algorithm

PCアルゴリズムによる高次元有向非巡回グラフの推定

Margin Trees for High-dimensional Classification

高次元分類のためのマージン ツリー

Relational Dependency Networks

リレーショナル依存関係ネットワーク

Dynamic Conditional Random Fields: Factorized Probabilistic Models for Labeling and Segmenting Sequence Data

動的条件付き確率フィールド: シーケンス データのラベル付けとセグメント化のための因数分解確率モデル

The Pyramid Match Kernel: Efficient Learning with Sets of Features

ピラミッドマッチカーネル:一連の機能による効率的な学習

Infinitely Imbalanced Logistic Regression

無限に不均衡なロジスティック回帰

Sparseness vs Estimating Conditional Probabilities: Some Asymptotic Results

スパース性と条件付き確率の推定: いくつかの漸近結果

Concave Learners for Rankboost

Rankboostの凹型学習者

Gini Support Vector Machine: Quadratic Entropy Based Robust Multi-Class Probability Regression

ジニ サポートベクターマシン: 二次エントロピーに基づくロバストな多クラス確率回帰

Preventing Over-Fitting during Model Selection via Bayesian Regularisation of the Hyper-Parameters

ハイパーパラメータのベイズ正則化によるモデル選択中の過剰適合の防止

Combining PAC-Bayesian and Generic Chaining Bounds

PACベイズ と Generic Chaining Bounds の組合せ

Anytime Learning of Decision Trees

決定木のいつでも学習

Classification in Networked Data: A Toolkit and a Univariate Case Study

ネットワークデータにおける分類:ツールキットと単変量ケーススタディ

Covariate Shift Adaptation by Importance Weighted Cross Validation

重要度加重交差検証による共変量シフト適応

On the Consistency of Multiclass Classification Methods

多クラス分類法の一貫性について

Dimensionality Reduction of Multimodal Labeled Data by Local Fisher Discriminant Analysis

Local フィッシャー判別分析によるマルチモーダルラベルデータの次元削減

Undercomplete Blind Subspace Deconvolution

未完成ブラインド部分空間デコンボリューション

Bilinear Discriminant Component Analysis

双線形判別成分分析

Loop Corrections for Approximate Inference on Factor Graphs

因子グラフでの近似推論のためのループ補正

Penalized Model-Based Clustering with Application to Variable Selection

変数選択への適用によるペナルティ付きモデルベースクラスタリング

Local Discriminant Wavelet Packet Coordinates for Face Recognition

顔認識のためのローカル判別ウェーブレット パケット座標

Synergistic Face Detection and Pose Estimation with Energy-Based Models

エネルギーベースモデルによる相乗的な顔検出と姿勢推定

Maximum Entropy Density Estimation with Generalized Regularization and an Application to Species Distribution Modeling

一般化正則化による最大エントロピー密度推定と種分布モデリングへの応用

Measuring Differentiability: Unmasking Pseudonymous Authors

微分可能性の測定:仮名著者のマスキング解除

Bayesian Quadratic Discriminant Analysis

ベイズ2次判別分析

From External to Internal Regret

外面的な後悔から内面的な後悔へ

Graph Laplacians and their Convergence on Random Neighborhood Graphs

グラフラプラシアンとランダム近傍グラフでのその収束

Generalization Error Bounds in Semi-supervised Classification Under the Cluster Assumption

クラスタ仮定の下での半教師付き分類における一般化誤差の範囲

Learning to Classify Ordinal Data: The Data Replication Method

順序データの分類方法の学習: データ レプリケーション方法

Attribute-Efficient and Non-adaptive Learning of Parities and DNF Expressions

パリティとDNF表現の属性効率と非適応性学習

PAC-Bayes Risk Bounds for Stochastic Averages and Majority Votes of Sample-Compressed Classifiers

サンプル圧縮分類器の確率的平均と多数決に対するPAC-Bayesリスク限界

On the Effectiveness of Laplacian Normalization for Graph Semi-supervised Learning

グラフ半教師あり学習におけるラプラシアン正規化の有効性について

An Interior-Point Method for Large-Scale l1-Regularized Logistic Regression

大規模l1正則化ロジスティック回帰のための内点法

Multi-class Protein Classification Using Adaptive Codes

適応コードを用いたマルチクラスタンパク質分類

Spherical-Homoscedastic Distributions: The Equivalency of Spherical and Normal Distributions in Classification

球面-等分散分布:分類における球面分布と正規分布の同等性

Handling Missing Values when Applying Classification Models

分類モデルを適用する際の欠損値の処理

Compression-Based Averaging of Selective Naive Bayes Classifiers

選択的単純ベイズ分類器の圧縮ベース平均化

A Nonparametric Statistical Approach to Clustering via Mode Identification

モード同定によるクラスタリングへのノンパラメトリック統計的アプローチ

Polynomial Identification in the Limit of Substitutable Context-free Languages

置換可能な文脈自由言語の限界における多項式同定

Structure and Majority Classes in Decision Tree Learning

決定木学習における構造と多数派クラス

Characterizing the Function Space for Bayesian Kernel Models

ベイジアン カーネル モデルの関数空間の特性評価

“Ideal Parent” Structure Learning for Continuous Variable Bayesian Networks

連続変数ベイジアンネットワークのための「理想的な親」構造学習

Behavioral Shaping for Geometric Concepts

幾何学的概念のビヘイビア・シェーピング

Large Margin Semi-supervised Learning

大マージンの半教師あり学習

Fast Iterative Kernel Principal Component Analysis

高速反復カーネル主成分分析

A Generalized Maximum Entropy Approach to Bregman Co-clustering and Matrix Approximation

Bregman共クラスタリングと行列近似への一般化最大エントロピーアプローチ

Truncating the Loop Series Expansion for Belief Propagation

信念伝播のためのループ級数展開の切り捨て

Very Fast Online Learning of Highly Non Linear Problems

高度に非線形問題の非常に高速なオンライン学習

Unlabeled Compression Schemes for Maximum Classes

最大クラスのラベルなし圧縮方式

Refinable Kernels

絞り込み可能なカーネル

A Complete Characterization of a Family of Solutions to a Generalized Fisher Criterion

一般化されたフィッシャー基準に対する解のファミリーの完全な特性評価

Transfer Learning via Inter-Task Mappings for Temporal Difference Learning

時間差分学習のためのタスク間マッピングによる転移学習

Proto-value Functions: A Laplacian Framework for Learning Representation and Control in Markov Decision Processes

Proto-value Functions:マルコフ決定過程における表現と制御の学習のためのラプラシアンフレームワーク

Online Learning of Multiple Tasks with a Shared Loss

共有損失を伴う複数のタスクのオンライン学習

Euclidean Embedding of Co-occurrence Data

共起データのユークリッド埋め込み

Harnessing the Expertise of 70,000 Human Editors: Knowledge-Based Feature Generation for Text Categorization

70,000人の編集者の専門知識を活用:テキスト分類のための知識ベースの特徴生成

AdaBoost is Consistent

AdaBoostは一貫性があります

The On-Line Shortest Path Problem Under Partial Monitoring

パーシャルモニタリング下におけるオンライン最短経路問題

The Locally Weighted Bag of Words Framework for Document Representation

ドキュメント表現のための Locally Weighted Bag of Words フレームワーク

The Need for Open Source Software in Machine Learning

機械学習におけるオープンソースソフトウェアの必要性

On the Representer Theorem and Equivalent Degrees of Freedom of SVR

SVRの表現定理と等価自由度について

Nonlinear Estimators and Tail Bounds for Dimension Reduction in l1 Using Cauchy Random Projections

コーシーランダム射影を使用したl1の次元縮小のための非線形推定量と裾限界

Revised Loss Bounds for the Set Covering Machine and Sample-Compression Loss Bounds for Imbalanced Data

セット・カバー・マシンの損失範囲と不均衡データのサンプル圧縮損失範囲の改訂

VC Theory of Large Margin Multi-Category Classifiers

大マージン多カテゴリ分類器のVC理論

Learning in Environments with Unknown Dynamics: Towards more Robust Concept Learners

未知のダイナミクスを持つ環境での学習:よりロバストな概念学習者に向けて

Hierarchical Average Reward Reinforcement Learning

階層平均報酬強化学習

Ranking the Best Instances

ベストインスタンスのランキング

Stagewise Lasso

ステージワイズラッソ

A New Probabilistic Approach in Rank Regression with Optimal Bayesian Partitioning

最適Bayes分割による順位回帰における新しい確率論的アプローチ

Dynamic Weighted Majority: An Ensemble Method for Drifting Concepts

動的重み付けマジョリティ:ドリフト概念のアンサンブル法

Volume 9 (Year: 2008 / Papers: 95)

Max-margin Classification of Data with Absent Features

特徴が存在しないデータの最大マージン分類

Linear-Time Computation of Similarity Measures for Sequential Data

シーケンシャルデータの類似度測度の線形時間計算

On the Suitable Domain for SVM Training in Image Coding

画像コーディングのSVMトレーニングに適したドメインについて

Discriminative Learning of Max-Sum Classifiers

最大和分類器の判別学習

Active Learning by Spherical Subdivision

球面細分化によるアクティブラーニング

Evidence Contrary to the Statistical View of Boosting

ブースティングの統計的見解に反する証拠

Optimization Techniques for Semi-Supervised Support Vector Machines

半教師付きサポートベクターマシンの最適化手法

Near-Optimal Sensor Placements in Gaussian Processes: Theory, Efficient Algorithms and Empirical Studies

ガウス過程における最適近似センサ配置:理論,効率的アルゴリズムおよび実証的研究

Support Vector Machinery for Infinite Ensemble Learning

無限アンサンブル学習のためのサポートベクターマシナリー

Algorithms for Sparse Linear Classifiers in the Massive Data Setting

大量データ 設定におけるスパース線形分類器のアルゴリズム

Generalization from Observed to Unobserved Features by Clustering

クラスタリングによる観測された特徴から観測されていない特徴への一般化

A Tutorial on Conformal Prediction

共形予測のチュートリアル

Theoretical Advantages of Lenient Learners: An Evolutionary Game Theoretic Perspective

寛大な学習者の理論的利点:進化ゲーム理論の視点

A Recursive Method for Structural Learning of Directed Acyclic Graphs

有向非巡回グラフの構造学習のための再帰的手法

Model Selection Through Sparse Maximum Likelihood Estimation for Multivariate Gaussian or Binary Data

多変量ガウスデータまたはバイナリデータに対するスパース最尤推定によるモデル選択

Comments on the Complete Characterization of a Family of Solutions to a Generalized Fisher Criterion

一般化されたフィッシャー基準に対する解のファミリーの完全な特性評価に関するコメント

Estimating the Confidence Interval for Prediction Errors of Support Vector Machine Classifiers

サポート ベクター マシン分類器の予測誤差の信頼区間の推定

An Information Criterion for Variable Selection in Support Vector Machines

サポートベクトルマシンにおける変数選択のための情報量基準

Closed Sets for Labeled Data

ラベル付きデータの閉集合

Learning Reliable Classifiers From Small or Incomplete Data Sets: The Naive Credal Classifier 2

小さなデータセットまたは不完全なデータセットからの信頼性の高い分類器の学習:ナイーブクレダル分類器2

A Library for Locally Weighted Projection Regression

局所的に重み付けされた射影回帰のライブラリ

Trust Region Newton Method for Logistic Regression

ロジスティック回帰のための信頼領域ニュートン法

Graphical Models for Structured Classification, with an Application to Interpreting Images of Protein Subcellular Location Patterns

構造化分類のためのグラフィカルモデルと、タンパク質細胞内位置パターンの画像解釈への応用

Learning Control Knowledge for Forward Search Planning

前方捜索計画のための学習制御知識

Multi-class Discriminant Kernel Learning via Convex Programming

凸型プログラミングによる多クラス判別カーネル学習

Bayesian Inference and Optimal Design for the Sparse Linear Model

スパース線形モデルのためのベイズ推論と最適設計

Finite-Time Bounds for Fitted Value Iteration

適合値の反復の有限時間境界

An Error Bound Based on a Worst Likely Assignment

最も可能性の低い割り当てに基づくエラー制限

Graphical Methods for Efficient Likelihood Inference in Gaussian Covariance Models

ガウス共分散モデルにおける効率的な尤度推論のためのグラフィカルな手法

Bouligand Derivatives and Robustness of Support Vector Machines for Regression

回帰のためのサポートベクトルマシンのブーリガンド導関数とロバスト性

Accelerated Neural Evolution through Cooperatively Coevolved Synapses

協調共進化シナプスによる神経進化の加速

Search for Additive Nonlinear Time Series Causal Models

加法非線形時系列因果モデルの探索

Shark

鮫

Hit Miss Networks with Applications to Instance Selection

インスタンス選択への応用を伴うヒットミスネットワーク

Consistency of Trace Norm Minimization

トレースノルムの最小化の一貫性

Learning Similarity with Operator-valued Large-margin Classifiers

演算子値による大マージン分類器による類似性の学習

Ranking Categorical Features Using Generalization Properties

汎化プロパティを使用したカテゴリ特徴のランク付け

A Multiple Instance Learning Strategy for Combating Good Word Attacks on Spam Filters

スパムフィルタに対する良い言葉の攻撃に対抗するための複数インスタンス学習戦略

Cross-Validation Optimization for Large Scale Structured Classification Kernel Methods

大規模構造化分類カーネル法のための交差検証の最適化

Consistency of the Group Lasso and Multiple Kernel Learning

グループラッソと複数カーネル学習の一貫性

Maximal Causes for Non-linear Component Extraction

非線形成分抽出の最大原因

Optimal Solutions for Sparse Principal Component Analysis

スパース主成分分析の最適解

Using Markov Blankets for Causal Structure Learning

因果構造学習のためのマルコフブランケットの使用

A Bahadur Representation of the Linear Support Vector Machine

線形サポートベクトルマシンのバハドゥール表現

Coordinate Descent Method for Large-scale L2-loss Linear Support Vector Machines

大規模L2損失線形サポートベクトルマシンの座標降下法

Online Learning of Complex Prediction Problems Using Simultaneous Projections

同時射影を用いた複雑な予測問題のオンライン学習

Causal Reasoning with Ancestral Graphs

祖先グラフによる因果推論

Incremental Identification of Qualitative Models of Biological Systems using Inductive Logic Programming

帰納的論理プログラミングを用いた生体システムの定性的モデルの漸進的同定

Learning to Combine Motor Primitives Via Greedy Additive Regression

貪欲な加法回帰による運動プリミティブの結合の学習

Aggregation of SVM Classifiers Using Sobolev Spaces

ソボレフ空間を使用した SVM 分類器の集約

Dynamic Hierarchical Markov Random Fields for Integrated Web Data Extraction

統合Webデータ抽出のための動的階層マルコフ確率場

Universal Multi-Task Kernels

ユニバーサルマルチタスクカーネル

A New Algorithm for Estimating the Effective Dimension-Reduction Subspace

有効次元縮小部分空間を推定するための新しいアルゴリズム

Value Function Based Reinforcement Learning in Changing Markovian Environments

変化するマルコフ環境における価値関数に基づく強化学習

Regularization on Graphs with Function-adapted Diffusion Processes

関数適応拡散過程を用いたグラフ上の正則化

Nearly Uniform Validation Improves Compression-Based Error Bounds

ほぼ統一された検証により、圧縮ベースの誤差範囲が改善

Learning from Multiple Sources

複数のソースから学ぶ

Exponentiated Gradient Algorithms for Conditional Random Fields and Max-Margin Markov Networks

条件付き確率場と最大余裕マルコフネットワークのためのべき乗勾配アルゴリズム

Classification with a Reject Option using a Hinge Loss

ヒンジ損失を使用したリジェクトオプションによる分類

Learning Balls of Strings from Edit Corrections

Edit Correctionsからの弦のボールの学習

LIBLINEAR: A Library for Large Linear Classification

LIBLINEAR: 大規模線形分類のライブラリ

On Relevant Dimensions in Kernel Feature Spaces

カーネル特徴空間の関連次元について

Manifold Learning: The Price of Normalization

多様体学習:正規化の代償

Complete Identification Methods for the Causal Hierarchy

因果階層の完全な識別方法

Mixed Membership Stochastic Blockmodels

混合メンバーシップ ストキャスティクス ブロックモデル

Consistency of Random Forests and Other Averaging Classifiers

ランダムフォレストと他の平均化分類子の一貫性

Approximations for Binary Gaussian Process Classification

バイナリ ガウス過程分類の近似

Value Function Approximation using Multiple Aggregation for Multiattribute Resource Management

多属性リソース管理のための複数集計を使用した値関数近似

Gradient Tree Boosting for Training Conditional Random Fields

条件付きランダムフィールドを訓練するための勾配木ブースティング

HPB: A Model for Handling BN Nodes with High Cardinality Parents

HPB: 高カーディナリティの親を持つ BN ノードを処理するためのモデル

A Moment Bound for Multi-hinge Classifiers

マルチヒンジ分類器の束縛モーメント

Ranking Individuals by Group Comparisons

グループ比較による個人のランク付け

Forecasting Web Page Views: Methods and Observations

Web ページビューの予測: 方法と観察

Finding Optimal Bayesian Network Given a Super-Structure

上部構造が与えられた最適なベイジアンネットワークの探索

Randomized Online PCA Algorithms with Regret Bounds that are Logarithmic in the Dimension

次元で対数である後悔境界を持つランダム化オンラインPCAアルゴリズム

Probabilistic Characterization of Random Decision Trees

ランダム決定木の確率的特性評価

Learning to Select Features using their Properties

プロパティを使用したフィーチャの選択の学習

Model Selection in Kernel Based Regression using the Influence Function

Influence 関数を使用したカーネルベース回帰でのモデル選択

Non-Parametric Modeling of Partially Ranked Data

部分的にランク付けされたデータのノンパラメトリックモデリング

On the Size and Recovery of Submatrices of Ones in a Random Binary Matrix

ランダムバイナリ行列における1のサブマトリックスのサイズと回復について

Minimal Nonlinear Distortion Principle for Nonlinear Independent Component Analysis

非線形独立成分解析のための最小非線形歪み原理

On the Equivalence of Linear Dimensionality-Reducing Transformations

線形次元削減変換の等価性について

SimpleMKL

シンプルMKL

Active Learning of Causal Networks with Intervention Experiments and Optimal Designs

介入実験と最適設計による因果ネットワークのアクティブラーニング

Stationary Features and Cat Detection

固定機能とCat検出

Visualizing Data using t-SNE

t-SNEを使用したデータの可視化

Model Selection for Regression with Continuous Kernel Functions Using the Modulus of Continuity

連続性係数を使用した連続カーネル関数による回帰のモデル選択

Multi-Agent Reinforcement Learning in Common Interest and Fixed Sum Stochastic Games: An Experimental Study

共通利益と固定和確率ゲームにおけるマルチエージェント強化学習:実験的研究

An Extension on “Statistical Comparisons of Classifiers over Multiple Data Sets” for all Pairwise Comparisons

すべてのペアワイズ比較のための「複数のデータセットにわたる分類子の統計的比較」の拡張

JNCC2: The Java Implementation Of Naive Credal Classifier 2

JNCC2:Naive Credal Classifier 2のJava実装

Learning Bounded Treewidth Bayesian Networks

有界ツリー幅ベイジアンネットワークの学習

Automatic PCA Dimension Selection for High Dimensional Data and Small Sample Sizes

高次元データと小さなサンプルサイズのための自動PCA寸法選択

Robust Submodular Observation Selection

ロバストなサブモジュラー観察選択

Magic Moments for Structured Output Prediction

構造化された出力予測のための魔法の瞬間

Structural Learning of Chain Graphs via Decomposition

分解による鎖グラフの構造学習

Volume 10 (Year: 2009 / Papers: 100)

Exploring Strategies for Training Deep Neural Networks

ディープ ニューラル ネットワークの学習戦略の探索

Markov Properties for Linear Causal Models with Correlated Errors

相関誤差を持つ線形因果モデルのマルコフ特性

An Analysis of Convex Relaxations for MAP Estimation of Discrete MRFs

離散MRFのMAP推定のための凸緩和の解析

Refinement of Reproducing Kernels

再生カーネルの改良

Subgroup Analysis via Recursive Partitioning

再帰的分割によるサブグループ分析

Python Environment for Bayesian Learning: Inferring the Structure of Bayesian Networks from Knowledge and Data

ベイジアン学習のためのPython環境:知識とデータからベイジアンネットワークの構造を推論する

On The Power of Membership Queries in Agnostic Learning

不可知論的学習におけるメンバーシップクエリの力について

Using Local Dependencies within Batches to Improve Large Margin Classifiers

バッチ内のローカル依存関係を使用して大きなマージン分類器を改善する

Distance Metric Learning for Large Margin Nearest Neighbor Classification

大マージン最近傍分類のための距離メトリック学習

Data-driven Calibration of Penalties for Least-Squares Regression

データ駆動型のペナルティのキャリブレーション (最小二乗回帰)

Analysis of Perceptron-Based Active Learning

パーセプトロンに基づくアクティブラーニングの解析

Improving the Reliability of Causal Discovery from Small Data Sets Using Argumentation

論証を用いた小さなデータセットからの因果発見の信頼性の向上

Low-Rank Kernel Learning with Bregman Matrix Divergences

Bregman 行列発散による低ランクカーネル学習

Supervised Descriptive Rule Discovery: A Unifying Survey of Contrast Set, Emerging Pattern and Subgroup Mining

教師あり記述ルールディスカバリー:コントラストセット、エマージングパターン、サブグループマイニングの統一調査

Particle Swarm Model Selection

粒子群モデルの選択

Generalization Bounds for Ranking Algorithms via Algorithmic Stability

アルゴリズムの安定性によるアルゴリズムのランク付けの一般化限界

Controlling the False Discovery Rate of the Association/Causality Structure Learned with the PC Algorithm

PCアルゴリズムで学習した関連/因果構造の誤発見率の制御

Identification of Recurrent Neural Networks by Bayesian Interrogation Techniques

ベイジアン調査技術によるリカレントニューラルネットワークの同定

On the Consistency of Feature Selection using Greedy Least Squares Regression

貪欲最小二乗回帰を用いた特徴選択の一貫性について

Online Learning with Sample Path Constraints

サンプルパス制約を使用したオンライン学習

NEUROSVM: An Architecture to Reduce the Effect of the Choice of Kernel on the Performance of SVM

NEUROSVM: カーネルの選択がSVMの性能に及ぼす影響を低減するアーキテクチャ

Scalable Collaborative Filtering Approaches for Large Recommender Systems

大規模なレコメンダーシステムのためのスケーラブルな協調フィルタリングアプローチ

Nearest Neighbor Clustering: A Baseline Method for Consistent Clustering with Arbitrary Objective Functions

最近傍クラスタリング:任意の目的関数を持つ一貫性のあるクラスタリングのためのベースライン法

Properties of Monotonic Effects on Directed Acyclic Graphs

有向非巡回グラフに対する単調効果の特性

On Efficient Large Margin Semisupervised Learning: Method and Theory

効率的大マージン半教師あり学習について:方法と理論

Nieme: Large-Scale Energy-Based Models

Nieme:大規模エネルギーベースモデル

Similarity-based Classification: Concepts and Algorithms

類似性に基づく分類: 概念とアルゴリズム

Sparse Online Learning via Truncated Gradient

Truncated Gradientによるスパースオンライン学習

A New Approach to Collaborative Filtering: Operator Estimation with Spectral Regularization

協調フィルタリングへの新しいアプローチ:スペクトル正則化による演算子推定

Consistency and Localizability

一貫性とローカライズ可能性

Stable and Efficient Gaussian Process Calculations

安定した効率的なガウスプロセス計算

Estimation of Sparse Binary Pairwise Markov Networks using Pseudo-likelihoods

擬似尤度を用いたスパースバイナリ対マルコフネットワークの推定

Polynomial-Delay Enumeration of Monotonic Graph Classes

単調グラフ クラスの多項式遅延列挙

Java-ML: A Machine Learning Library

Java-ML: 機械学習ライブラリ

Nonextensive Information Theoretic Kernels on Measures

測定に関する非広汎情報理論カーネル

On Uniform Deviations of General Empirical Risks with Unboundedness, Dependence, and High Dimensionality

一般経験的リスクの無界性、依存性、高次元性による一様偏差について

Fourier Theoretic Probabilistic Inference over Permutations

順列に対するフーリエ理論的確率論的推論

An Algorithm for Reading Dependencies from the Minimal Undirected Independence Map of a Graphoid that Satisfies Weak Transitivity

弱い推移性を満たすGraphoidの最小無向独立写像から依存関係を読み取るためのアルゴリズム

Universal Kernel-Based Learning with Applications to Regular Languages

通常の言語への応用によるユニバーサルカーネルベースの学習

Multi-task Reinforcement Learning in Partially Observable Stochastic Environments

部分的に観測可能な確率的環境におけるマルチタスク強化学習

The Hidden Life of Latent Variables: Bayesian Learning with Mixed Graph Models

潜在変数の隠れた生命:混合グラフモデルによるベイズ学習

Incorporating Functional Knowledge in Neural Networks

ニューラルネットワークへの機能的知識の組み込み

Perturbation Corrections in Approximate Inference: Mixture Modelling Applications

近似推論における摂動補正: 混合モデリング応用

Robust Process Discovery with Artificial Negative Events

人工的なネガティブイベントによるロバストなプロセスディスカバリー

Feature Selection with Ensembles, Artificial Variables, and Redundancy Elimination

アンサンブル、人工変数、および冗長性除去による特徴選択

A Parameter-Free Classification Method for Large Scale Learning

大規模学習のためのパラメータフリー分類法

Model Monitor (M2): Evaluating, Comparing, and Monitoring Models

モデルモニター (M2): モデルの評価、比較、監視

A Least-squares Approach to Direct Importance Estimation

直接重要度推定への最小二乗法

Classification with Gaussians and Convex Loss

ガウス分布と凸損失による分類

Entropy Inference and the James-Stein Estimator, with Application to Nonlinear Gene Association Networks

エントロピー推論とJames-Stein推定量:非線形遺伝子関連ネットワークへの応用

Robustness and Regularization of Support Vector Machines

サポートベクターマシンのロバスト性と正則化

Strong Limit Theorems for the Bayesian Scoring Criterion in Bayesian Networks

ベイジアンネットワークにおけるベイジアンスコアリング基準の強極限定理

Bayesian Network Structure Learning by Recursive Autonomy Identification

再帰的自律同定によるベイジアンネットワーク構造学習

Learning Linear Ranking Functions for Beam Search with Application to Planning

ビーム探索のための線形ランク付け関数の学習と計画への応用

Marginal Likelihood Integrals for Mixtures of Independence Models

独立性モデルの混合の周辺尤法積分

Transfer Learning for Reinforcement Learning Domains: A Survey

強化学習領域のための転移学習:調査

Application of Non Parametric Empirical Bayes Estimation to High Dimensional Classification

ノンパラメトリック経験的ベイズ推定の高次元分類への応用

Learning Permutations with Exponential Weights

指数関数的重みによる順列の学習

SGD-QN: Careful Quasi-Newton Stochastic Gradient Descent

SGD-QN:慎重な準ニュートン確率的勾配降下法

Dlib-ml: A Machine Learning Toolkit

Dlib-ml: 機械学習ツールキット

Settable Systems: An Extension of Pearl’s Causal Model with Optimization, Equilibrium, and Learning

設定可能なシステム:最適化、均衡、学習によるPearlの因果モデルの拡張

Distributed Algorithms for Topic Models

トピックモデルの分散アルゴリズム

Nonlinear Models Using Dirichlet Process Mixtures

ディリクレ過程混合を用いた非線形モデル

CarpeDiem: Optimizing the Viterbi Algorithm and Applications to Supervised Sequential Learning

CarpeDiem:ビタビアルゴリズムの最適化と教師あり逐次学習への応用

Learning Acyclic Probabilistic Circuits Using Test Paths

テストパスを使用した非巡回確率回路の学習

Learning Approximate Sequential Patterns for Classification

分類のための近似逐次パターンの学習

Hybrid MPI/OpenMP Parallel Linear Support Vector Machine Training

ハイブリッドMPI / OpenMPパラレルリニアサポートベクターマシントレーニング

Provably Efficient Learning with Typed Parametric Models

型付きパラメトリックモデルによる証明可能な効率的な学習

Fast Approximate kNN Graph Construction for High Dimensional Data via Recursive Lanczos Bisection

再帰的Lanczos二分法による高次元データのための高速近似kNNグラフ構築

Ultrahigh Dimensional Feature Selection: Beyond The Linear Model

超高次元特徴選択:線形モデルを超えて

Evolutionary Model Type Selection for Global Surrogate Modeling

グローバル・サロゲート・モデリングのための進化モデル・タイプの選択

An Anticorrelation Kernel for Subsystem Training in Multiple Classifier Systems

複数分類器システムにおけるサブシステム学習のための反相関カーネル

Deterministic Error Analysis of Support Vector Regression and Related Regularized Kernel Methods

サポートベクトル回帰と関連する正則化カーネル法の決定論的エラー分析

RL-Glue: Language-Independent Software for Reinforcement-Learning Experiments

RL-Glue:強化学習実験のための言語に依存しないソフトウェア

Discriminative Learning Under Covariate Shift

共変量シフト下での判別学習

Optimized Cutting Plane Algorithm for Large-Scale Risk Minimization

大規模なリスクを最小限に抑えるための最適化された切断面アルゴリズム

Margin-based Ranking and an Equivalence between AdaBoost and RankBoost

マージンベースのランキングとAdaBoostとRankBoostの同等性

The P-Norm Push: A Simple Convex Ranking Algorithm that Concentrates at the Top of the List

PノルムPush: リストの上位に集中する単純な凸型ランキングアルゴリズム

Learning Nondeterministic Classifiers

非決定論的分類器の学習

The Nonparanormal: Semiparametric Estimation of High Dimensional Undirected Graphs

非超常現象:高次元無向グラフのセミパラメトリック推定

Computing Maximum Likelihood Estimates in Recursive Linear Models with Correlated Errors

相関誤差を持つ再帰的線形モデルにおける最尤推定値の計算

Estimating Labels from Label Proportions

ラベル比率からのラベルの推定

Exploiting Product Distributions to Identify Relevant Variables of Correlation Immune Functions

製品分布を利用して、相関免疫機能の関連変数を特定する

Reinforcement Learning in Finite MDPs: PAC Analysis

有限MDPにおける強化学習:PAC分析

Prediction With Expert Advice For The Brier Game

ブライアゲームのための専門家のアドバイスによる予測

Bi-Level Path Following for Cross Validated Solution of Kernel Quantile Regression

カーネル分位点回帰の交差検証解のためのバイレベルパス追従

When Is There a Representer Theorem? Vector Versus Matrix Regularizers

表現定理はいつあるのか?ベクトルと行列の正則化器

Maximum Entropy Discrimination Markov Networks

最大エントロピー弁別マルコフネットワーク

Learning When Concepts Abound

概念がたくさんあるときに学ぶ

Hash Kernels for Structured Data

構造化データのハッシュカーネル

DL-Learner: Learning Concepts in Description Logics

DL-Learner: 記述論理における概念の学習

Bounded Kernel-Based Online Learning

制限されたカーネルベースのオンライン学習

Structure Spaces

ストラクチャースペース

Learning Halfspaces with Malicious Noise

悪意あるノイズによるハーフスペースの学習

Reproducing Kernel Banach Spaces for Machine Learning

機械学習のためのカーネルバナッハ空間の再現

Cautious Collective Classification

慎重な集団分類

Adaptive False Discovery Rate Control under Independence and Dependence

独立性と依存性の下での適応的誤発見率制御

Online Learning with Samples Drawn from Non-identical Distributions

同一でない分布から抽出されたサンプルによるオンライン学習

Efficient Online and Batch Learning Using Forward Backward Splitting

前方後方分割を使用した効率的なオンラインおよびバッチ学習

A Survey of Accuracy Evaluation Metrics of Recommendation Tasks

レコメンデーションタスクの精度評価指標に関する調査

Volume 11 (Year: 2010 / Papers: 118)

An Efficient Explanation of Individual Classifications using Game Theory

ゲーム理論を用いた個別分類の効率的な説明

Online Learning for Matrix Factorization and Sparse Coding

行列因数分解とスパース符号化のためのオンライン学習

Model Selection: Beyond the Bayesian/Frequentist Divide

モデル選択:ベイズ/頻度論的分水嶺を超えて

On-Line Sequential Bin Packing

オンラインシーケンシャルビンパッキング

Classification Methods with Reject Option Based on Convex Risk Minimization

凸型リスク最小化に基づくリジェクトオプション付き分類法

An Investigation of Missing Data Methods for Classification Trees Applied to Binary Response Data

バイナリ応答データに適用される分類木の欠損データ法の調査

Local Causal and Markov Blanket Induction for Causal Discovery and Feature Selection for Classification Part I: Algorithms and Empirical Evaluation

分類のための因果発見と特徴選択のための局所因果とマルコフブランケット帰納法パートI:アルゴリズムと経験的評価

Local Causal and Markov Blanket Induction for Causal Discovery and Feature Selection for Classification Part II: Analysis and Extensions

分類のための因果発見と特徴選択のための局所因果的およびマルコフブランケット誘導パートII:分析と拡張

Optimal Search on Clustered Structural Constraint for Learning Bayesian Network Structure

ベイジアンネットワーク構造の学習のためのクラスタ化構造制約の最適探索

Bundle Methods for Regularized Risk Minimization

レギュラライズドリスク最小化のためのバンドル手法

A Convergent Online Single Time Scale Actor Critic Algorithm

収束オンライン単一時間スケール俳優批評アルゴリズム

Dimensionality Estimation, Manifold Learning and Function Approximation using Tensor Voting

テンソル投票を用いた次元推定、多様体学習、関数近似

Information Retrieval Perspective to Nonlinear Dimensionality Reduction for Data Visualization

データ可視化のための非線形次元削減への情報検索の視点

Classification Using Geometric Level Sets

ジオメトリ レベル セットを使用した分類

Generalized Power Method for Sparse Principal Component Analysis

スパース主成分分析のための一般化べき乗法

Approximate Tree Kernels

おおよそのツリーカーネル

On Finding Predictors for Arbitrary Families of Processes

プロセスの任意のファミリーの予測子を見つけることについて

A Rotation Test to Verify Latent Structure

潜在構造を検証するための回転試験

Why Does Unsupervised Pre-training Help Deep Learning?

教師なし事前学習がディープラーニングに役立つのはなぜですか?

Error-Correcting Output Codes Library

エラー訂正出力コードライブラリ

Second-Order Bilinear Discriminant Analysis

2次双線形判別解析

On the Rate of Convergence of the Bagged Nearest Neighbor Estimate

Bagged Nearest Estimate の収束率について

A Fast Hybrid Algorithm for Large-Scale l1-Regularized Logistic Regression

大規模l1正則化ロジスティック回帰のための高速ハイブリッドアルゴリズム

PyBrain

パイブレイン

Maximum Relative Margin and Data-Dependent Regularization

最大相対マージンとデータ依存正則化

Stability Bounds for Stationary φ-mixing and β-mixing Processes

定常φ混合およびβ混合プロセスの安定限界

Iterative Scaling and Coordinate Descent Methods for Maximum Entropy Models

最大エントロピーモデルのための反復スケーリングと座標降下法

A Streaming Parallel Decision Tree Algorithm

ストリーミング並列決定木アルゴリズム

Image Denoising with Kernels Based on Natural Image Relations

自然なイメージ関係に基づくカーネルによるイメージのノイズ除去

On Learning with Integral Operators

積分演算子による学習について

On Spectral Learning

スペクトル学習について

Generalized Expectation Criteria for Semi-Supervised Learning with Weakly Labeled Data

弱ラベルデータを用いた半教師あり学習のための一般化期待基準

Kronecker Graphs: An Approach to Modeling Networks

クロネッカーグラフ:ネットワークモデリングへのアプローチ

Message-passing for Graph-structured Linear Programs: Proximal Methods and Rounding Schemes

グラフ構造線形プログラムのためのメッセージパッシング:近位法と丸めスキーム

Analysis of Multi-stage Convex Relaxation for Sparse Regularization

スパース正則化のための多段凸緩和の解析

Large Scale Online Learning of Image Similarity Through Ranking

ランキングによる画像の類似性の大規模オンライン学習

Continuous Time Bayesian Network Reasoning and Learning Engine

連続時間ベイジアンネットワーク推論および学習エンジン

SFO: A Toolbox for Submodular Function Optimization

SFO: サブモジュラ関数最適化のためのツールボックス

A Quasi-Newton Approach to Nonsmooth Convex Optimization Problems in Machine Learning

機械学習における非平滑凸最適化問題に対する準ニュートン法

Graph Kernels

グラフカーネル

Stochastic Complexity and Generalization Error of a Restricted Boltzmann Machine in Bayesian Estimation

ベイズ推定における制限付きボルツマンマシンの確率的複雑性と一般化誤差

Approximate Inference on Planar Graphs using Loop Calculus and Belief Propagation

ループ計算と信念伝播を使用した平面グラフ上の近似推論

Learning From Crowds

群衆から学ぶ

Unsupervised Supervised Learning I: Estimating Classification and Regression Errors without Labels

教師なし教師あり学習 I: ラベルなしの分類誤差と回帰誤差の推定

Learning Translation Invariant Kernels for Classification

分類のための翻訳不変カーネルの学習

Consistent Nonparametric Tests of Independence

独立性の一貫したノンパラメトリック検定

Characterization, Stability and Convergence of Hierarchical Clustering Methods

階層的クラスタリング手法の特性評価、安定性、収束

Training and Testing Low-degree Polynomial Data Mappings via Linear SVM

線形SVMによる低次多項式データマッピングの学習とテスト

Quadratic Programming Feature Selection

二次計画法の特徴選択

Hilbert Space Embeddings and Metrics on Probability Measures

ヒルベルト空間埋め込みと確率測度に関するメトリクス

Near-optimal Regret Bounds for Reinforcement Learning

強化学習のための最適後悔限界

MOA: Massive Online Analysis

MOA:大規模なオンライン分析

On the Foundations of Noise-free Selective Classification

ノイズフリー選択的分類の基礎について

Introduction to Causal Inference

因果推論の概要

Consensus-Based Distributed Support Vector Machines

コンセンサスベースの分散サポートベクターマシン

Estimation of a Structural Vector Autoregression Model Using Non-Gaussianity

非ガウス性を用いた構造ベクトル自己回帰モデルの推定

FastInf: An Efficient Approximate Inference Library

FastInf: 効率的な近似推論ライブラリ

Evolving Static Representations for Task Transfer

タスク転送のための静的表現の進化

Bayesian Learning in Sparse Graphical Factor Models via Variational Mean-Field Annealing

変分平均場アニーリングによるスパースグラフィカル因子モデルにおけるベイズ学習

The SHOGUN Machine Learning Toolbox

SHOGUN機械学習ツールボックス

How to Explain Individual Classification Decisions

個々の分類決定をどのように説明するか

Permutation Tests for Studying Classifier Performance

分類器の性能を研究するための順列検定

Sparse Spectrum Gaussian Process Regression

スパーススペクトルガウス過程回帰

Fast and Scalable Local Kernel Machines

高速でスケーラブルなローカルカーネルマシン

Chromatic PAC-Bayes Bounds for Non-IID Data: Applications to Ranking and Stationary β-Mixing Processes

非IIDデータに対する色PACベイズ境界:ランキングおよび定常β混合プロセスへの応用

Practical Approaches to Principal Component Analysis in the Presence of Missing Values

欠損値の存在下における主成分分析の実践的アプローチ

Posterior Regularization for Structured Latent Variable Models

構造化潜在変数モデルのための事後正則化

A Surrogate Modeling and Adaptive Sampling Toolbox for Computer Based Design

コンピューターベース設計のための代理モデリングおよび適応サンプリングツールボックス

Matrix Completion from Noisy Entries

ノイズの多いエントリからの行列補完

On Over-fitting in Model Selection and Subsequent Selection Bias in Performance Evaluation

モデル選択における過剰適合と性能評価におけるその後の選択バイアスについて

Model-based Boosting 2.0

モデルベース ブースティング 2.0

Importance Sampling for Continuous Time Bayesian Networks

連続時間ベイジアン ネットワークの重要度サンプリング

Matched Gene Selection and Committee Classifier for Molecular Classification of Heterogeneous Diseases

不均一疾患の分子分類のための一致遺伝子選択と委員会分類器

libDAI: A Free and Open Source C++ Library for Discrete Approximate Inference in Graphical Models

libDAI: グラフィカルモデルでの離散近似推論のための無料のオープンソース C++ ライブラリ

Learning Gradients: Predictive Models that Infer Geometry and Statistical Dependence

勾配の学習:幾何学と統計的依存性を推論する予測モデル

Regularized Discriminant Analysis, Ridge Regression and Beyond

正則化判別分析、リッジ回帰など

Erratum: SGDQN is Less Careful than Expected

正誤表: SGDQN は予想よりも注意力が低い

Restricted Eigenvalue Properties for Correlated Gaussian Designs

相関ガウス計画の制限付き固有値プロパティ

High Dimensional Inverse Covariance Matrix Estimation via Linear Programming

線形計画法による高次元逆共分散行列推定

Spectral Regularization Algorithms for Learning Large Incomplete Matrices

大規模不完全行列を学習するためのスペクトル正則化アルゴリズム

Efficient Heuristics for Discriminative Structure Learning of Bayesian Network Classifiers

ベイジアンネットワーク分類器の判別構造学習のための効率的なヒューリスティック

High-dimensional Variable Selection with Sparse Random Projections: Measurement Sparsity and Statistical Efficiency

スパースランダム射影による高次元変数選択:測定スパース性と統計的効率

Composite Binary Losses

複合バイナリ損失

Sparse Semi-supervised Learning Using Conjugate Functions

共役関数を用いたスパース半教師あり学習

Rademacher Complexities and Bounding the Excess Risk in Active Learning

Rademacherの複雑さとアクティブラーニングにおける過剰リスクの境界化

Hubs in Space: Popular Nearest Neighbors in High-Dimensional Data

宇宙のハブ: 高次元データで人気のある最近傍

WEKA−Experiences with a Java Open-Source Project

WEKA−Javaオープンソースプロジェクトの経験

Dual Averaging Methods for Regularized Stochastic Learning and Online Optimization

正則化確率学習とオンライン最適化のための双対平均化法

Stochastic Composite Likelihood

確率的複合尤度

Learnability, Stability and Uniform Convergence

学習可能性、安定性、均一収束

Topology Selection in Graphical Models of Autoregressive Processes

自己回帰過程のグラフィカルモデルにおけるトポロジー選択

Using Contextual Representations to Efficiently Learn Context-Free Languages

文脈表現を使用して文脈自由言語を効率的に学習する

Mean Field Variational Approximation for Continuous-Time Bayesian Networks

連続時間ベイジアンネットワークの平均場変分近似

Regret Bounds and Minimax Policies under Partial Monitoring

パーシャルモニタリングにおける後悔バウンドとミニマックスポリシー

Information Theoretic Measures for Clusterings Comparison: Variants, Properties, Normalization and Correction for Chance

クラスタリング比較のための情報理論的測度:バリアント、プロパティ、正規化、および偶然の補正

Expectation Truncation and the Benefits of Preselection In Training Generative Models

期待値の切り捨てと生成モデルの学習における事前選択の利点

Linear Algorithms for Online Multitask Classification

オンラインマルチタスク分類のための線形アルゴリズム

Tree Decomposition for Large-Scale SVM Problems

大規模 SVM 問題に対するツリー分解

Semi-Supervised Novelty Detection

セミ教師ありノベルティ検出

Gaussian Processes for Machine Learning (GPML) Toolbox

機械学習のためのガウス過程 (GPML) ツールボックス

Covariance in Unsupervised Learning of Probabilistic Grammars

確率的文法の教師なし学習における共分散

Inducing Tree-Substitution Grammars

木置換文法の誘導

Collective Inference for Extraction MRFs Coupled with Symmetric Clique Potentials

対称クリークポテンシャルと組み合わせた抽出MRFの集団推論

A Generalized Path Integral Control Approach to Reinforcement Learning

強化学習への一般化経路積分制御アプローチ

A Comparison of Optimization Methods and Software for Large-scale L1-regularized Linear Classification

大規模L1正則化線形分類のための最適化手法とソフトウェアの比較

Approximate Riemannian Conjugate Gradient Learning for Fixed-Form Variational Bayes

固定形式変分ベイズに対する近似リーマン共役勾配学習

Classification with Incomplete Data Using Dirichlet Process Priors

ディリクレ工程事前分布を使用した不完全データによる分類

Maximum Likelihood in Cost-Sensitive Learning: Model Specification, Approximations, and Upper Bounds

コスト重視学習における最尤法: モデルの仕様、近似、および上限

Learning Instance-Specific Predictive Models

インスタンス固有の予測モデルの学習

Stacked Denoising Autoencoders: Learning Useful Representations in a Deep Network with a Local Denoising Criterion

Stacked Denoising Autoencoders:局所的なノイズ除去基準を持つ深層ネットワークにおける有用な表現の学習

Lp-Nested Symmetric Distributions

lp でネストされた対称分布

Efficient Algorithms for Conditional Independence Inference

条件付き独立性推論のための効率的なアルゴリズム

An Exponential Model for Infinite Rankings

無限ランキングの指数モデル

Rate Minimaxity of the Lasso and Dantzig Selector for the lq Loss in lr Balls

ラッソと lq の損失のための Dantzig セレクターのレート最小化 lla ボール

Incremental Sigmoid Belief Networks for Grammar Learning

文法学習のためのインクリメンタルシグモイド信念ネットワーク

Asymptotic Equivalence of Bayes Cross Validation and Widely Applicable Information Criterion in Singular Learning Theory

特異学習理論におけるベイズ交差検証と広く適用可能な情報量基準の漸近等価性

PAC-Bayesian Analysis of Co-clustering and Beyond

PACベイズによる共クラスタリングとその先の分析

Learning Non-Stationary Dynamic Bayesian Networks

非定常動的ベイジアン ネットワークの学習

Volume 12 (Year: 2011 / Papers: 105)

Exploitation of Machine Learning Techniques in Modelling Phrase Movements for Machine Translation

機械翻訳のためのフレーズ移動のモデリングにおける機械学習技術の活用

Improved Moves for Truncated Convex Models

切断凸モデルの移動の改善

CARP: Software for Fishing Out Good Clustering Algorithms

CARP:優れたクラスタリングアルゴリズムを釣り出すためのソフトウェア

Multitask Sparsity via Maximum Entropy Discrimination

最大エントロピー弁別によるマルチタスクのスパース性

Bayesian Generalized Kernel Mixed Models

ベイジアン一般化カーネル混合モデル

Training SVMs Without Offset

オフセットなしの SVM のトレーニング

Logistic Stick-Breaking Process

ロジスティックブレイキングプロセス

Online Learning in Case of Unbounded Losses Using Follow the Perturbed Leader Algorithm

摂動リーダーアルゴリズムに従うを使用した無制限の損失の場合のオンライン学習

A Bayesian Approximation Method for Online Ranking

オンラインランキングのためのベイズ近似法

Cumulative Distribution Networks and the Derivative-sum-product Algorithm: Models and Inference for Cumulative Distribution Functions on Graphs

累積分布ネットワークと微分和積アルゴリズム: グラフ上の累積分布関数のモデルと推論

Models of Cooperative Teaching and Learning

共同教育と学習のモデル

Operator Norm Convergence of Spectral Clustering on Level Sets

レベル セットでのスペクトル クラスタリングの演算子ノルム収束

Approximate Marginals in Latent Gaussian Models

潜在ガウスモデルにおける近似周辺分布

Posterior Sparsity in Unsupervised Dependency Parsing

教師なし依存関係解析における事後スパース性

Learning Multi-modal Similarity

マルチモーダル類似性の学習

Minimum Description Length Penalization for Group and Multi-Task Sparse Learning

グループおよびマルチタスクのスパース学習に対する最小説明長のペナルティ

Variable Sparsity Kernel Learning

可変スパーシティ カーネル学習

Regression on Fixed-Rank Positive Semidefinite Matrices: A Riemannian Approach

固定ランク正の半正定値行列の回帰: リーマン的アプローチ

Parameter Screening and Optimisation for ILP using Designed Experiments

Designed Experimentsを用いたILPのパラメータスクリーニングと最適化

Efficient Structure Learning of Bayesian Networks using Constraints

制約条件を用いたベイジアンネットワークの効率的な構造学習

Inverse Reinforcement Learning in Partially Observable Environments

部分的に観測可能な環境における逆強化学習

Information, Divergence and Risk for Binary Experiments

バイナリ実験の情報、発散、リスク

Learning Transformation Models for Ranking and Survival Analysis

ランキング分析と生存分析のための学習変換モデル

Sparse Linear Identifiable Multivariate Modeling

スパース線形識別可能な多変量モデリング

Forest Density Estimation

森林密度推定

lp-Norm Multiple Kernel Learning

lpノルムマルチプル カーネル学習

Unsupervised Similarity-Based Risk Stratification for Cardiovascular Events Using Long-Term Time-Series Data

長期時系列データを用いた心血管イベントの教師なし類似性に基づくリスク層別化

Two Distributed-State Models For Generating High-Dimensional Time Series

高次元時系列を生成するための 2 つの分布状態モデル

Differentially Private Empirical Risk Minimization

差分私的経験的リスク最小化

Anechoic Blind Source Separation Using Wigner Marginals

Wigner Marginals を使用した無響ブラインドソース分離

Laplacian Support Vector Machines Trained in the Primal

Primal で訓練されたラプラシアン サポート ベクター マシン

The Indian Buffet Process: An Introduction and Review

インドのビュッフェプロセス:紹介とレビュー

DirectLiNGAM: A Direct Method for Learning a Linear Non-Gaussian Structural Equation Model

DirectLiNGAM:線形非ガウス構造方程式モデルを学習するための直接法

Locally Defined Principal Curves and Surfaces

ローカルに定義された主曲線と主サーフェス

Better Algorithms for Benign Bandits

良性の盗賊のためのより良いアルゴリズム

A Family of Simple Non-Parametric Kernel Learning Algorithms

シンプルなノンパラメトリックカーネル学習アルゴリズムのファミリー

Faster Algorithms for Max-Product Message-Passing

最大積メッセージパッシングのための高速アルゴリズム

Clustering Algorithms for Chains

チェーンのクラスタリング アルゴリズム

Introduction to the Special Topic on Grammar Induction, Representation of Language and Language Learning

文法帰納法、言語表現、言語学習に関する特別トピックの紹介

Learning a Robust Relevance Model for Search Using Kernel Methods

カーネル メソッドを使用した検索のロバストな関連性モデルの学習

Computationally Efficient Convolved Multiple Output Gaussian Processes

計算効率の高い畳み込み多出力ガウス過程

Learning from Partial Labels

パーシャルラベルから学ぶ

Super-Linear Convergence of Dual Augmented Lagrangian Algorithm for Sparsity Regularized Estimation

スパース性正則化推定のための双対拡張ラグランジュアルゴリズムの超線形収束

Double Updating Online Learning

オンライン学習のダブルアップデート

Learning High-Dimensional Markov Forest Distributions: Analysis of Error Rates

高次元マルコフ森林分布の学習:エラー率の解析

X-Armed Bandits

X-アームド・バンディット

Domain Decomposition Approach for Fast Gaussian Process Regression of Large Spatial Data Sets

大規模空間データセットの高速ガウス過程回帰のための領域分割アプローチ

A Bayesian Approach for Learning and Planning in Partially Observable Markov Decision Processes

部分的に観測可能なマルコフ決定過程における学習と計画のためのベイズアプローチ

Learning Latent Tree Graphical Models

潜在木グラフィカルモデルの学習

Hyper-Sparse Optimal Aggregation

ハイパースパース最適集約

A Refined Margin Analysis for Boosting Algorithms via Equilibrium Margin

平衡余裕によるアルゴリズムのブースティングのための精緻な余裕分析

Stochastic Methods for l1-regularized Loss Minimization

l1正則化損失最小化のための確率的手法

Internal Regret with Partial Monitoring: Calibration-Based Optimal Algorithms

パーシャルモニタリングによる内部後悔:キャリブレーションベースの最適アルゴリズム

Dirichlet Process Mixtures of Generalized Linear Models

一般化線形モデルのディリクレ過程混合

Kernel Regression in the Presence of Correlated Errors

相関エラーが存在する場合のカーネル回帰

Generalized TD Learning

ジェネラライズドTDラーニング

The arules R-Package Ecosystem: Analyzing Interesting Patterns from Large Transaction Data Sets

arules R-Packageエコシステム:大規模なトランザクションデータセットからの興味深いパターンの分析

A Cure for Variance Inflation in High Dimensional Kernel Principal Component Analysis

高次元カーネル主成分分析における分散インフレーションの治療法

Exploiting Best-Match Equations for Efficient Reinforcement Learning

効率的な強化学習のためのベストマッチ方程式の活用

Information Rates of Nonparametric Gaussian Process Methods

ノンパラメトリックガウス過程法の情報レート

Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and Stochastic Optimization

オンライン学習と確率最適化のための適応サブグラディエント法

On the Relation between Realizable and Nonrealizable Cases of the Sequence Prediction Problem

シーケンス予測問題の実現可能ケースと実現不可能ケースの関係について

Discriminative Learning of Bayesian Networks via Factorized Conditional Log-Likelihood

因数分解条件付き対数尤度によるベイジアンネットワークの判別学習

Multiple Kernel Learning Algorithms

複数のカーネル学習アルゴリズム

Smoothness, Disagreement Coefficient, and the Label Complexity of Agnostic Active Learning

非不可知論的アクティブラーニングの滑らかさ、不一致係数、およびラベルの複雑さ

MSVMpack: A Multi-Class Support Vector Machine Package

MSVMpack: マルチクラス サポート ベクター マシン パッケージ

Proximal Methods for Hierarchical Sparse Coding

階層的スパース符号化のための近位法

Producing Power-Law Distributions and Damping Word Frequencies with Two-Stage Language Models

2段階言語モデルによるべき乗則分布の生成とワード周波数の減衰

Waffles: A Machine Learning Toolkit

ワッフル:機械学習ツールキット

Universality, Characteristic Kernels and RKHS Embedding of Measures

普遍性、特性カーネル、RKHSのメジャー埋め込み

MULAN: A Java Library for Multi-Label Learning

MULAN:マルチラベル学習用のJavaライブラリ

Union Support Recovery in Multi-task Learning

マルチタスク学習におけるユニオン支援の回復

Parallel Algorithm for Learning Optimal Bayesian Network Structure

最適なベイジアンネットワーク構造を学習するための並列アルゴリズム

Distance Dependent Chinese Restaurant Processes

距離依存の中華料理店のプロセス

LPmade: Link Prediction Made Easy

LPmade:リンク予測が簡単に

Natural Language Processing (Almost) from Scratch

ゼロからの自然言語処理(ほぼ)

Weisfeiler-Lehman Graph Kernels

Weisfeiler-Lehman グラフカーネル

Kernel Analysis of Deep Networks

ディープネットワークのカーネル解析

Theoretical Analysis of Bayesian Matrix Factorization

ベイズ行列因数分解の理論解析

Bayesian Co-Training

ベイジアンコトレーニング

Convex and Network Flow Optimization for Structured Sparsity

構造化スパース性のための凸型およびネットワークフローの最適化

Large Margin Hierarchical Classification with Mutually Exclusive Class Membership

相互に排他的なクラスメンバーシップを持つ大マージン階層分類

Non-Parametric Estimation of Topic Hierarchies from Texts with Hierarchical Dirichlet Processes

階層的ディリクレ過程を持つテキストからのトピック階層のノンパラメトリック推定

Structured Variable Selection with Sparsity-Inducing Norms

スパース性誘導ノルムによる構造化変数選択

Scikit-learn: Machine Learning in Python

scikit-learn: Python での機械学習

Neyman-Pearson Classification, Convexity and Stochastic Constraints

ネイマン・ピアソン分類、凸性、確率的制約

Efficient Learning with Partially Observed Attributes

部分的に観察された属性による効率的な学習

Convergence Rates of Efficient Global Optimization Algorithms

効率的なグローバル最適化アルゴリズムの収束率

On Equivalence Relationships Between Classification and Ranking Algorithms

分類アルゴリズムとランク付けアルゴリズムの等価関係について

Hierarchical Knowledge Gradient for Sequential Sampling

シーケンシャルサンプリングのための階層的知識勾配

High-dimensional Covariance Estimation Based On Gaussian Graphical Models

ガウスグラフモデルに基づく高次元共分散推定

Robust Approximate Bilinear Programming for Value Function Approximation

値関数近似のためのロバスト近似双線形計画法

The Stationary Subspace Analysis Toolbox

定常部分空間解析ツールボックス

In All Likelihood, Deep Belief Is Not Enough

おそらく、深い信念だけでは十分ではありません

Efficient and Effective Visual Codebook Generation Using Additive Kernels

加法カーネルを使用した効率的かつ効果的なビジュアルコードブック生成

Unsupervised Supervised Learning II: Margin-Based Classification Without Labels

教師なし教師あり学習 II: ラベルなしのマージンベースの分類

Adaptive Exact Inference in Graphical Models

グラフィカルモデルにおける適応的正確推論

Group Lasso Estimation of High-dimensional Covariance Matrices

高次元共分散行列のグループLasso推定

Robust Gaussian Process Regression with a Student-t Likelihood

スチューデントのt尤度を持つロバストなガウス過程回帰

The Sample Complexity of Dictionary Learning

辞書学習のサンプルの複雑さ

An Asymptotic Behaviour of the Marginal Likelihood for General Markov Models

一般マルコフ模型の周辺尤度の漸近振る舞い

Semi-Supervised Learning with Measure Propagation

メジャープロパゲーションによる半教師あり学習

Learning with Structured Sparsity

構造化されたスパース性による学習

A Simpler Approach to Matrix Completion

行列補完へのよりシンプルなアプローチ

Convergence of Distributed Asynchronous Learning Vector Quantization Algorithms

分散非同期学習ベクトル量子化アルゴリズムの収束

Volume 13 (Year: 2012 / Papers: 119)

Distance Metric Learning with Eigenvalue Optimization

固有値最適化による距離メトリクス学習

Conditional Likelihood Maximisation: A Unifying Framework for Information Theoretic Feature Selection

条件付き尤度最大化:情報理論的特徴選択のための統一フレームワーク

Plug-in Approach to Active Learning

アクティブラーニングへのプラグインアプローチ

Refinement of Operator-valued Reproducing Kernels

演算子値による再生カーネルの改良

An Active Learning Algorithm for Ranking from Pairwise Preferences with an Almost Optimal Query Complexity

ほぼ最適なクエリ複雑性を持つペアワイズ選好からのランク付けのためのアクティブラーニングアルゴリズム

Optimal Distributed Online Prediction Using Mini-Batches

ミニバッチを用いた最適分布オンライン予測

Active Clustering of Biological Sequences

生物学的配列のアクティブクラスタリング

Multi Kernel Learning with Online-Batch Optimization

オンラインバッチ最適化によるマルチカーネル学習

Active Learning via Perfect Selective Classification

完全選択的分類によるアクティブラーニング

Random Search for Hyper-Parameter Optimization

ハイパーパラメータ最適化のためのランダム探索

Noise-Contrastive Estimation of Unnormalized Statistical Models, with Applications to Natural Image Statistics

正規化されていない統計モデルのノイズコントラスト推定と自然画像統計への応用

Bounding the Probability of Error for High Precision Optical Character Recognition

高精度光学式文字認識のための誤差確率の境界化

Minimax-Optimal Rates For Sparse Additive Models Over Kernel Classes Via Convex Programming

凸計画法によるカーネルクラス上のスパース加法モデルに対するミニマックス-最適レート

Online Learning in the Embedded Manifold of Low-rank Matrices

低ランク行列の組み込み多様体におけるオンライン学習

Multi-Assignment Clustering for Boolean Data

ブール データの複数代入クラスタリング

Eliminating Spammers and Ranking Annotators for Crowdsourced Labeling Tasks

スパマーを排除し、クラウドソーシングによるラベリングタスクのアノテーターをランク付けする

Metric and Kernel Learning Using a Linear Transformation

線形変換を使用したメトリックとカーネルの学習

MULTIBOOST: A Multi-purpose Boosting Package

MULTIBOOST:多目的ブースティングパッケージ

ML-Flex: A Flexible Toolbox for Performing Classification Analyses In Parallel

ML-Flex: 分類解析を並行して実行するための柔軟なツールボックス

A Primal-Dual Convergence Analysis of Boosting

ブースティングの主-双対収束解析

Non-Sparse Multiple Kernel Fisher Discriminant Analysis

非スパース多重カーネルフィッシャー判別分析

Learning Algorithms for the Classification Restricted Boltzmann Machine

分類制限付きボルツマンマシンの学習アルゴリズム

Structured Sparsity and Generalization

構造化されたスパース性と一般化

A Case Study on Meta-Generalising: A Gaussian Processes Approach

メタジェネラライゼーションに関する事例研究:ガウス過程アプローチ

A Kernel Two-Sample Test

カーネルの 2 サンプル・テスト

GPLP: A Local and Parallel Computation Toolbox for Gaussian Process Regression

GPLP:ガウス過程回帰のためのローカルおよび並列計算ツールボックス

Exact Covariance Thresholding into Connected Components for Large-Scale Graphical Lasso

大規模グラフィカルラッソのための接続されたコンポーネントへの正確な共分散閾値化

Algorithms for Learning Kernels Based on Centered Alignment

中央揃えに基づくカーネル学習アルゴリズム

Causal Bounds and Observable Constraints for Non-deterministic Models

非決定論的モデルの因果的境界と観測可能制約

NIMFA : A Python Library for Nonnegative Matrix Factorization

NIMFA : 非負行列因数分解のためのPythonライブラリ

Algebraic Geometric Comparison of Probability Distributions

確率分布の代数的幾何学的比較

Stability of Density-Based Clustering

密度ベースクラスタリングの安定性

Mal-ID: Automatic Malware Detection Using Common Segment Analysis and Meta-Features

Mal-ID:一般的なセグメント分析とメタ機能を使用した自動マルウェア検出

Sampling Methods for the Nyström Method

ナイストロム法のサンプリング法

Positive Semidefinite Metric Learning Using Boosting-like Algorithms

ブースティングライクアルゴリズムを用いた正の半定値計量学習

Consistent Model Selection Criteria on High Dimensions

高次元での一貫したモデル選択基準

The huge Package for High-dimensional Undirected Graph Estimation in R

Rでの高次元無向グラフ推定のための巨大なパッケージ

Analysis of a Random Forests Model

ランダムフォレストモデルの解析

Towards Integrative Causal Analysis of Heterogeneous Data Sets and Studies

異種データセットと研究の統合的因果分析に向けて

Hope and Fear for Discriminative Training of Statistical Translation Models

統計的翻訳モデルの判別学習に対する希望と恐怖

A Multi-Stage Framework for Dantzig Selector and LASSO

Dantzig SelectorとLASSOのための多段階フレームワーク

A Geometric Approach to Sample Compression

サンプル圧縮への幾何学的アプローチ

Minimax Manifold Estimation

ミニマックス多様体推定

Query Strategies for Evading Convex-Inducing Classifiers

凸誘導分類器を回避するためのクエリ戦略

Transfer in Reinforcement Learning via Shared Features

共有特徴量による強化学習での転移

On Ranking and Generalization Bounds

ランク付けと一般化の境界について

Feature Selection via Dependence Maximization

依存性最大化による機能選択

Structured Sparsity via Alternating Direction Methods

交互方向法による構造化されたスパース性

Activized Learning: Transforming Passive to Active with Improved Label Complexity

アクティファイド・ラーニング:ラベルの複雑さを改善したパッシブからアクティブへの変換

A Model of the Perception of Facial Expressions of Emotion by Humans: Research Overview and Perspectives

人間による感情表現の知覚モデル:研究概要と展望

A Unifying Probabilistic Perspective for Spectral Dimensionality Reduction: Insights and New Models

スペクトル次元削減のための統一確率的視点:洞察と新しいモデル

Mixability is Bayes Risk Curvature Relative to Log Loss

混合性は、対数損失に対するベイズリスク曲率です

Restricted Strong Convexity and Weighted Matrix Completion: Optimal Bounds with Noise

制限付き強凸と重み付け行列の完了: ノイズによる最適範囲

glm-ie: Generalised Linear Models Inference & Estimation Toolbox

glm-ie: 一般化線形モデル推論 & 推定ツールボックス

Manifold Identification in Dual Averaging for Regularized Stochastic Online Learning

正則化確率的オンライン学習のための双対平均化における多様体同定

Variational Multinomial Logit Gaussian Process

変分多項ロジットガウス過程

Entropy Search for Information-Efficient Global Optimization

情報効率の高い大域最適化のためのエントロピー探索

Estimation and Selection via Absolute Penalized Convex Minimization And Its Multistage Adaptive Applications

絶対ペナルティ凸最小化による推定と選択とその多段階適応応用

Regularization Techniques for Learning with Matrices

行列を用いた学習のための正則化手法

Confidence-Weighted Linear Classification for Text Categorization

テキスト分類のための信頼度加重線形分類

Integrating a Partial Model into Model Free Reinforcement Learning

偏モデルからモデル自由強化学習への統合

Jstacs: A Java Framework for Statistical Analysis and Classification of Biological Sequences

Jstacs: 生物学的配列の統計分析と分類のためのJavaフレームワーク

Variable Selection in High-dimensional Varying-coefficient Models with Global Optimality

大域最適性を持つ高次元変動係数モデルにおける変数選択

An Improved GLMNET for L1-regularized Logistic Regression

L1正則化ロジスティック回帰のための改良型GLMNET

EP-GIG Priors and Applications in Bayesian Sparse Learning

ベイズスパース学習におけるEP-GIGの事前確率と応用

Pattern for Python

Python のパターン

Optimistic Bayesian Sampling in Contextual-Bandit Problems

文脈バンディット問題における楽観的ベイジアンサンプリング

A Comparison of the Lasso and Marginal Regression

LassoとMarginal回帰の比較

On the Necessity of Irrelevant Variables

無関係な変数の必要性について

DEAP: Evolutionary Algorithms Made Easy

DEAP:進化的アルゴリズムが簡単に

An Introduction to Artificial Prediction Markets for Classification

分類のための人工予測市場の紹介

Sign Language Recognition using Sub-Units

サブユニットを使用した手話認識

A Topic Modeling Toolbox Using Belief Propagation

確率伝搬法を使用したトピック モデリング ツールボックス

MedLDA: Maximum Margin Supervised Topic Models

MedLDA: 最大マージン教師ありトピックモデル

Pairwise Support Vector Machines and their Application to Large Scale Problems

ペアワイズサポートベクターマシンとその大規模問題への応用

High-Dimensional Gaussian Graphical Model Selection: Walk Summability and Local Separation Criterion

高次元ガウスグラフモデル選択:歩行合計可能性と局所分離基準

A Local Spectral Method for Graphs: With Applications to Improving Graph Partitions and Exploring Data Graphs Locally

グラフの局所スペクトル法:グラフ分割の改善とデータグラフのローカル探索への応用

Multi-Target Regression with Rule Ensembles

ルールアンサンブルによるマルチターゲット回帰

Characterization and Greedy Learning of Interventional Markov Equivalence Classes of Directed Acyclic Graphs

有向非巡回グラフの介入的マルコフ同等性クラスの特性化と貪欲学習

On the Convergence Rate of lp-Norm Multiple Kernel Learning

lpノルム多重カーネル学習の収束率について

Trading Regret for Efficiency: Online Convex Optimization with Long Term Constraints

効率性に対する取引の後悔:長期制約を伴うオンライン凸最適化

Robust Kernel Density Estimation

ロバストなカーネル密度推定

Nonparametric Guidance of Autoencoder Representations using Label Information

ラベル情報を用いた自己符号化器表現のノンパラメトリックガイダンス

Finding Recurrent Patterns from Continuous Sign Language Sentences for Automated Extraction of Signs

手話の自動抽出のための連続手話言語文からの反復パターンの発見

Static Prediction Games for Adversarial Learning Problems

敵対的学習問題に対する静的予測ゲーム

Selective Sampling and Active Learning from Single and Multiple Teachers

単一および複数の教師による選択的サンプリングとアクティブラーニング

PREA: Personalized Recommendation Algorithms Toolkit

PREA: パーソナライズされたレコメンデーションアルゴリズムツールキット

Coherence Functions with Applications in Large-Margin Classification Methods

大マージン分類法における応用によるコヒーレンス関数

Linear Regression With Random Projections

ランダム射影による線形回帰

Multi-task Regression using Minimal Penalties

最小ペナルティを使用したマルチタスク回帰

A Unified View of Performance Metrics: Translating Threshold Choice into Expected Classification Loss

パフォーマンスメトリクスの統合ビュー:しきい値選択を予想分類損失に変換

Local and Global Scaling Reduce Hubs in Space

ローカルおよびグローバルのスケーリングにより、宇宙のハブを削減

Online Submodular Minimization

オンライン・サブモジュラ最小化

Efficient Methods for Robust Classification Under Uncertainty in Kernel Matrices

カーネル行列の不確かさ下でのロバストな分類のための効率的な方法

Facilitating Score and Causal Inference Trees for Large Observational Studies

大規模な観察研究のためのスコアと因果推論木の促進

Oger: Modular Learning Architectures For Large-Scale Sequential Processing

Oger: 大規模シーケンシャル処理のためのモジュール式学習アーキテクチャ

Multi-Instance Learning with Any Hypothesis Class

任意の仮説クラスを使用したマルチインスタンス学習

Finite-Sample Analysis of Least-Squares Policy Iteration

最小二乗方策反復の有限サンプル分析

Discriminative Hierarchical Part-based Models for Human Parsing and Action Recognition

人間による構文解析と行動認識のための判別的階層部分ベースモデル

Breaking the Curse of Kernelization: Budgeted Stochastic Gradient Descent for Large-Scale SVM Training

カーネル化の呪縛を打破する:大規模SVMトレーニングのための予算化された確率的勾配降下法

Bayesian Mixed-Effects Inference on Classification Performance in Hierarchical Data Sets

階層データセットにおける分類性能に対するベイズ混合効果推論

Quantum Set Intersection and its Application to Associative Memory

量子集合交差とその連想記憶への応用

Dynamic Policy Programming

動的ポリシープログラミング

Sally: A Tool for Embedding Strings in Vector Spaces

Sally: ベクトル空間に文字列を埋め込むためのツール

Linear Fitted-Q Iteration with Multiple Reward Functions

複数の報酬関数による線形 Fitted-Q 反復

Human Gesture Recognition on Product Manifolds

製品多様体での人間のジェスチャー認識

Large-scale Linear Support Vector Regression

大規模線形サポートベクトル回帰

Sparse and Unique Nonnegative Matrix Factorization Through Data Preprocessing

データ前処理によるスパースで一意な非負行列の因数分解

Learning Linear Cyclic Causal Models with Latent Variables

潜在変数を用いた線形巡回因果モデルの学習

Iterative Reweighted Algorithms for Matrix Rank Minimization

行列ランクの最小化のための反復再重み付けアルゴリズム

Fast Approximation of Matrix Coherence and Statistical Leverage

行列コヒーレンスと統計的レバレッジの高速近似

PAC-Bayes Bounds with Data Dependent Priors

データ依存事前確率を持つ PACベイズ境界

DARWIN: A Framework for Machine Learning and Computer Vision Research and Development

DARWIN:機械学習とコンピュータビジョンの研究開発のためのフレームワーク

Regularized Bundle Methods for Convex and Non-Convex Risks

凸リスクと非凸リスクの正則化バンドル法

Learning Symbolic Representations of Hybrid Dynamical Systems

ハイブリッド力学系の記号表現の学習

SVDFeature: A Toolkit for Feature-based Collaborative Filtering

SVDFeature: 機能ベースの協調フィルタリングのためのツールキット

Smoothing Multivariate Performance Measures

多変量パフォーマンス指標の平滑化

Security Analysis of Online Centroid Anomaly Detection

オンライン重心異常検出のセキュリティ分析

Exploration in Relational Domains for Model-based Reinforcement Learning

モデルベース強化学習のためのリレーショナルドメインの探索

Volume 14 (Year: 2013 / Papers: 118)

Global Analytic Solution of Fully-observed Variational Bayesian Matrix Factorization

全観測変分ベイジアン行列因数分解の全球解析解

Ranking Forests

森林のランキング

Nested Expectation Propagation for Gaussian Process Classification with a Multinomial Probit Likelihood

多項プロビット尤度を持つガウス過程分類のための枝分かれ期待伝播

Pairwise Likelihood Ratios for Estimation of Non-Gaussian Structural Equation Models

非ガウス構造方程式モデルの推定のためのペアワイズ尤度比

Universal Consistency of Localized Versions of Regularized Kernel Methods

正規化されたカーネルメソッドのローカライズされたバージョンのユニバーサル一貫性

Lower Bounds and Selectivity of Weak-Consistent Policies in Stochastic Multi-Armed Bandit Problem

確率的多腕バンディット問題における弱無矛盾方策の下限と選択性

MAGIC Summoning: Towards Automatic Suggesting and Testing of Gestures With Low Probability of False Positives During Use

MAGIC召喚:使用中の誤検知の可能性が低いジェスチャーの自動提案とテストに向けて

Sparse Single-Index Model

スパース シングル インデックス モデル

Using Symmetry and Evolutionary Search to Minimize Sorting Networks

対称性と進化的探索を使用してソートネットワークを最小化する

A Framework for Evaluating Approximation Methods for Gaussian Process Regression

ガウス過程回帰の近似法評価フレームワーク

On the Learnability of Shuffle Ideals

シャッフルの理想の学習可能性について

Fast Generalized Subset Scan for Anomalous Pattern Detection

異常パターン検出のための高速一般化サブセットスキャン

Ranked Bandits in Metric Spaces: Learning Diverse Rankings over Large Document Collections

メートル法空間のランク付けされたバンディット:大規模なドキュメントコレクションに対する多様なランキングの学習

A Theory of Multiclass Boosting

多クラスブースティングの理論

Algorithms for Discovery of Multiple Markov Boundaries

複数のマルコフ境界を発見するためのアルゴリズム

Stochastic Dual Coordinate Ascent Methods for Regularized Loss Minimization

正則化損失最小化のための確率的双座標上昇法

Optimal Discovery with Probabilistic Expert Advice: Finite Time Analysis and Macroscopic Optimality

確率論的専門家のアドバイスによる最適発見:有限時間解析と巨視的最適性

A C++ Template-Based Reinforcement Learning Library: Fitting the Code to the Mathematics

C++ テンプレートベースの強化学習ライブラリ: コードを数学に適合させる

CODA: High Dimensional Copula Discriminant Analysis

CODA: 高次元コピュラ判別分析

Bayesian Nonparametric Hidden Semi-Markov Models

ベイズノンパラメトリック隠れセミマルコフモデル

Differential Privacy for Functions and Functional Data

機能と機能データの差分プライバシー

Sparsity Regret Bounds for Individual Sequences in Online Linear Regression

オンライン線形回帰における個々のシーケンスのスパース性後悔限界

Semi-Supervised Learning Using Greedy Max-Cut

Greedy Max-Cutを用いた半教師あり学習

MLPACK: A Scalable C++ Machine Learning Library

MLPACK: スケーラブルな C++ 機械学習ライブラリ

Greedy Sparsity-Constrained Optimization

貪欲なスパース性制約付き最適化

Quasi-Newton Method: A New Direction

準ニュートン法:新たな方向性

A Widely Applicable Bayesian Information Criterion

広く適用可能なベイズ情報量基準

Truncated Power Method for Sparse Eigenvalue Problems

スパース固有値問題に対する切り捨てべき法

Query Induction with Schema-Guided Pruning Strategies

スキーマガイド付きプルーニング戦略によるクエリ誘導

Bayesian Canonical Correlation Analysis

ベイズ正準相関分析

Bayesian Canonical Correlation Analysis

ベイズ正準相関分析

Beyond Fano’s Inequality: Bounds on the Optimal F-Score, BER, and Cost-Sensitive Risk and Their Implications

Beyond Fano’s Inequality: Bounds on the Optimal F-Score, BER, and Cost-Sensitive Risk and Their Implications

Sparse Activity and Sparse Connectivity in Supervised Learning

教師あり学習におけるスパースアクティビティとスパース接続

Stress Functions for Nonlinear Dimension Reduction, Proximity Analysis, and Graph Drawing

非線形寸法削減、近接解析、グラフ描画のための応力関数

GPstuff: Bayesian Modeling with Gaussian Processes

GPstuff: ガウス過程によるベイジアンモデリング

Performance Bounds for λ Policy Iteration and Application to the Game of Tetris

λ 方策の反復とテトリスゲームへの適用の性能限界

Manifold Regularization and Semi-supervised Learning: Some Theoretical Analyses

多様体正則化と半教師あり学習:いくつかの理論的解析

Random Spanning Trees and the Prediction of Weighted Graphs

ランダムスパニングツリーと重み付きグラフの予測

Regularization-Free Principal Curve Estimation

正則化フリーの主曲線推定

Stochastic Variational Inference

確率的変分推論

Multicategory Large-Margin Unified Machines

マルチカテゴリの大マージン統合マシン

Finding Optimal Bayesian Networks Using Precedence Constraints

優先順位制約を使用した最適なベイジアン ネットワークの検出

JKernelMachines: A Simple Framework for Kernel Machines

JKernelMachines: カーネルマシン用のシンプルなフレームワーク

Asymptotic Results on Adaptive False Discovery Rate Controlling Procedures Based on Kernel Estimators

カーネル推定器に基づく適応的偽発見率制御手順の漸近結果

Conjugate Relation between Loss Functions and Uncertainty Sets in Classification Problems

分類問題における損失関数と不確定性セットの共役関係

A Risk Comparison of Ordinary Least Squares vs Ridge Regression

通常の最小二乗法とリッジ回帰のリスク比較

Improving CUR Matrix Decomposition and the Nystrom Approximation via Adaptive Sampling

適応サンプリングによる CUR 行列分解と Nystrom 近似の改善

Training Energy-Based Models for Time-Series Imputation

時系列代入のためのエネルギーベースモデルの学習

Sub-Local Constraint-Based Learning of Bayesian Networks Using A Joint Dependence Criterion

同時依存性基準を用いたベイジアンネットワークのサブローカル制約ベース学習

Dimension Independent Similarity Computation

次元に依存しない類似性の計算

Dynamic Affine-Invariant Shape-Appearance Handshape Features and Classification in Sign Language Videos

動的アフィン不変形状-外観:手形の特徴と手話ビデオにおける分類

Nonparametric Sparsity and Regularization

ノンパラメトリックなスパース性と正則化

Similarity-based Clustering by Left-Stochastic Matrix Factorization

左確率行列因数分解による類似度ベースクラスタリング

On the Convergence of Maximum Variance Unfolding

最大分散の収束の展開について

Variable Selection in High-Dimension with Random Designs and Orthogonal Matching Pursuit

ランダムデザインと直交マッチング追跡による高次元変数選択

Random Walk Kernels and Learning Curves for Gaussian Process Regression on Random Graphs

ランダムグラフ上のガウス過程回帰のためのランダムウォークカーネルと学習曲線

Distributions of Angles in Random Packing on Spheres

球体上のランダムパッキングにおける角度の分布

Cluster Analysis: Unsupervised Learning via Supervised Learning with a Non-convex Penalty

クラスター分析:非凸ペナルティを持つ教師あり学習による教師なし学習

Generalized Spike-and-Slab Priors for Bayesian Group Feature Selection Using Expectation Propagation

期待伝播を用いたベイジアン群特徴選択のための一般化スパイク/スラブ事前分布

Alleviating Naive Bayes Attribute Independence Assumption by Attribute Weighting

属性重み付けによる単純ベイズ属性独立性の仮定の軽減

Machine Learning with Operational Costs

運用コストを伴う機械学習

Approximating the Permanent with Fractional Belief Propagation

フラクショナルビリーフ伝播によるパーマネントの近似

Construction of Approximation Spaces for Reinforcement Learning

強化学習のための近似空間の構築

Distribution-Dependent Sample Complexity of Large Margin Learning

大マージン学習の分布依存サンプルの複雑さ

Convex and Scalable Weakly Labeled SVMs

凸型でスケーラブルな弱ラベルの SVM

Language-Motivated Approaches to Action Recognition

行動認識への言語動機付けアプローチ

Segregating Event Streams and Noise with a Markov Renewal Process Model

マルコフ更新プロセスモデルによるイベントストリームとノイズの分離

Gaussian Kullback-Leibler Approximate Inference

ガウス Kullback-Leibler 近似推論

Message-Passing Algorithms for Quadratic Minimization

二次最小化のためのメッセージパッシングアルゴリズム

The Rate of Convergence of AdaBoost

AdaBoostの収束率

Orange: Data Mining Toolbox in Python

Orange: Python のデータ マイニング ツールボックス

Tapkee: An Efficient Dimension Reduction Library

Tapkee: 効率的な寸法縮小ライブラリ

On the Mutual Nearest Neighbors Estimate in Regression

回帰における相互最近傍推定について

Distance Preserving Embeddings for General n-Dimensional Manifolds

一般的なn次元多様体のための距離保存埋め込み

Supervised Feature Selection in Graphs with Path Coding Penalties and Network Flows

パスコーディングペナルティとネットワークフローのあるグラフでの教師あり特徴選択

Greedy Feature Selection for Subspace Clustering

部分空間クラスタリングのための貪欲な特徴選択

Learning Bilinear Model for Matching Queries and Documents

クエリとドキュメントを照合するためのバイリニアモデルの学習

One-shot Learning Gesture Recognition from RGB-D Data Using Bag of Features

Bag of Featuresを用いたRGB-Dデータからのワンショット学習ジェスチャー認識

Efficient Active Learning of Halfspaces: An Aggressive Approach

ハーフスペースの効率的なアクティブラーニング:積極的なアプローチ

Keep It Simple And Sparse: Real-Time Action Recognition

シンプルかつスパースに保つ:リアルタイムのアクション認識

Maximum Volume Clustering: A New Discriminative Clustering Approach

最大ボリューム・クラスタリング:新しい判別クラスタリング・アプローチ

Sparse/Robust Estimation and Kalman Smoothing with Nonsmooth Log-Concave Densities: Modeling, Computation, and Theory

非平滑対数凹密度によるスパース/ロバスト推定とカルマン平滑化: モデリング、計算、理論

Optimally Fuzzy Temporal Memory

最適ファジィ時間記憶

BudgetedSVM: A Toolbox for Scalable SVM Approximations

BudgetedSVM: スケーラブルな SVM 近似のためのツールボックス

Belief Propagation for Continuous State Spaces: Stochastic Message-Passing with Quantitative Guarantees

連続状態空間に対する信念伝播:量的保証による確率的メッセージパッシング

A Binary-Classification-Based Metric between Time-Series Distributions and Its Use in Statistical and Learning Problems

時系列分布間の二項分類に基づく計量と、統計問題と学習問題におけるその使用

Perturbative Corrections for Approximate Inference in Gaussian Latent Variable Models

ガウス潜在変数モデルにおける近似推論のための摂動補正

The CAM Software for Nonnegative Blind Source Separation in R-Java

R-Javaにおけるノンネガティブブラインドソース分離のためのCAMソフトウェア

A Near-Optimal Algorithm for Differentially-Private Principal Components

微分プライベート主成分に対する最適に近いアルゴリズム

Parallel Vector Field Embedding

平行ベクトル場埋め込み

Multi-Stage Multi-Task Feature Learning

マルチステージマルチタスク機能学習

A Plug-in Approach to Neyman-Pearson Classification

ネイマン・ピアソン分類へのプラグインアプローチ

Experiment Selection for Causal Discovery

因果関係の発見のための実験選択

Stationary-Sparse Causality Network Learning

定常-スパース因果ネットワーク学習

Algorithms and Hardness Results for Parallel Large Margin Learning

並列大マージン学習のためのアルゴリズムと硬度結果

Large-scale SVD and Manifold Learning

大規模SVDと多様体学習

QuantMiner for Mining Quantitative Association Rules

マイニングのためのQuantMiner定量的アソシエーションルール

Divvy: Fast and Intuitive Exploratory Data Analysis

Divvy:高速で直感的な探索的データ分析

Using Symmetry and Evolutionary Search to Minimize Sorting Networks

対称性と進化的探索を使用してソートネットワークを最小化する

GURLS: A Least Squares Library for Supervised Learning

GURLS:教師あり学習のための最小二乗法ライブラリ

Counterfactual Reasoning and Learning Systems: The Example of Computational Advertising

反事実的推論と学習システム:計算広告の例

Multivariate Convex Regression with Adaptive Partitioning

適応分割による多変量凸回帰

Fast MCMC Sampling for Markov Jump Processes and Extensions

マルコフジャンプ過程と拡張のための高速MCMCサンプリング

Communication-Efficient Algorithms for Statistical Optimization

統計的最適化のための通信効率の良いアルゴリズム

PC Algorithm for Nonparanormal Graphical Models

非超常グラフィックモデルのためのPCアルゴリズム

Sparse Matrix Inversion with Scaled Lasso

Scaled Lassoによるスパース行列反転

Consistent Selection of Tuning Parameters via Variable Selection Stability

変数選択安定性によるチューニングパラメータの一貫した選択

Learning Theory Analysis for Association Rules and Sequential Event Prediction

アソシエーションルールと逐次イベント予測のための学習理論分析

Comment on “Robustness and Regularization of Support Vector Machines” by H. Xu et al. (Journal of Machine Learning Research, vol. 10, pp. 1485-1510, 2009)

H. Xuらによる「Robustness and Regularization of Support Vector Machines」に対するコメント (Journal of Machine Learning Research, vol. 10, pp. 1485-1510, 2009)

Lovasz theta function, SVMs and Finding Dense Subgraphs

Lovaszシータ関数、SVM、および高密度サブグラフの検索

Learning Trees from Strings: A Strong Learning Algorithm for some Context-Free Grammars

文字列からのツリーの学習:いくつかの文脈自由文法のための強力な学習アルゴリズム

Classifying With Confidence From Incomplete Information

不完全な情報から自信を持って分類

Classifier Selection using the Predicate Depth

述語の深さを使用した分類器の選択

A Max-Norm Constrained Minimization Approach to 1-Bit Matrix Completion

1ビット行列完成への最大ノルム制約付き最小化アプローチ

Efficient Program Synthesis Using Constraint Satisfaction in Inductive Logic Programming

帰納的論理プログラミングにおける制約充足性を用いた効率的なプログラム合成

How to Solve Classification and Regression Problems on High-Dimensional Data with a Supervised Extension of Slow Feature Analysis

低速特徴分析の教師付き拡張を使用して高次元データに対する分類問題と回帰問題を解く方法

Joint Harmonic Functions and Their Supervised Connections

関節調和関数とその監視接続

Kernel Bayes’ Rule: Bayesian Inference with Positive Definite Kernels

カーネルベイズの法則:正定値カーネルによるベイズ推論

Volume 15 (Year: 2014 / Papers: 120)

Bridging Viterbi and Posterior Decoding: A Generalized Risk Approach to Hidden Path Inference Based on Hidden Markov Models

ビタビと事後復号化の架橋:隠れマルコフモデルに基づく隠れ経路推論への一般化リスクアプローチ

Fast SVM Training Using Approximate Extreme Points

近似極値ポイントを使用した高速SVMトレーニング

Detecting Click Fraud in Online Advertising: A Data Mining Approach

オンライン広告におけるクリック詐欺の検出:データマイニングアプローチ

EnsembleSVM: A Library for Ensemble Learning Using Support Vector Machines

EnsembleSVM: サポートベクターマシンを用いたアンサンブル学習のためのライブラリ

A Junction Tree Framework for Undirected Graphical Model Selection

無向グラフィカルモデル選択のためのジャンクションツリーフレームワーク

Axioms for Graph Clustering Quality Functions

グラフ クラスタリングの品質関数の公理

Convex vs Non-Convex Estimators for Regression and Sparse Estimation: the Mean Squared Error Properties of ARD and GLasso

回帰推定とスパース推定のための凸推定量と非凸推定量:ARDとGLassoの平均二乗誤差特性

Using Trajectory Data to Improve Bayesian Optimization for Reinforcement Learning

軌跡データを使用した強化学習のベイズ最適化の改善

Information Theoretical Estimators Toolbox

情報理論推定ツールボックス

Off-policy Learning With Eligibility Traces: A Survey

適格性トレースによるオフポリシー学習:調査

Early Stopping and Non-parametric Regression: An Optimal Data-dependent Stopping Rule

早期停止とノンパラメトリック回帰:データ依存の最適停止ルール

Unbiased Generative Semi-Supervised Learning

偏りのない生成的半教師あり学習

Node-Based Learning of Multiple Gaussian Graphical Models

複数のガウスグラフィカルモデルのノードベース学習

The FASTCLIME Package for Linear Programming and Large-Scale Precision Matrix Estimation in R

Rでの線形計画法と大規模精度行列推定のためのFASTCLIMEパッケージ

LIBOL: A Library for Online Learning Algorithms

LIBOL:オンライン学習アルゴリズムのライブラリ

Improving Markov Network Structure Learning Using Decision Trees

決定木を用いたマルコフネットワーク構造学習の改善

Ground Metric Learning

グランドメトリック学習

Link Prediction in Graphs with Autoregressive Features

自己回帰特徴を持つグラフのリンク予測

Adaptivity of Averaged Stochastic Gradient Descent to Local Strong Convexity for Logistic Regression

ロジスティック回帰のための局所強凸性への平均確率的勾配降下の適応性

Random Intersection Trees

ランダム交差ツリー

Reinforcement Learning for Closed-Loop Propofol Anesthesia: A Study in Human Volunteers

閉ループプロポフォール麻酔の強化学習:ヒトボランティアを対象とした研究

Clustering Hidden Markov Models with Variational HEM

変分HEMによる隠れマルコフモデルのクラスタリング

A Novel M-Estimator for Robust PCA

ロバストPCAのための新しいM推定量

Policy Evaluation with Temporal Differences: A Survey and Comparison

時間差分による政策評価:調査と比較

Active Learning Using Smooth Relative Regret Approximations with Applications

滑らかな相対リグレット近似を用いた能動学習とその応用

An Extension of Slow Feature Analysis for Nonlinear Blind Source Separation

非線形ブラインドソース分離のための低速特徴解析の拡張

Natural Evolution Strategies

自然進化戦略

Conditional Random Field with High-order Dependencies for Sequence Labeling and Segmentation

シーケンスラベリングとセグメンテーションのための高次依存関係を持つ条件付きランダムフィールド

Ellipsoidal Rounding for Nonnegative Matrix Factorization Under Noisy Separability

ノイズ分離性下での非負行列因数分解のための楕円体丸め

Improving Prediction from Dirichlet Process Mixtures via Enrichment

濃縮によるディリクレプロセス混合からの予測の改善

Gibbs Max-margin Topic Models with Data Augmentation

データ拡張を伴うギブス最大マージントピックモデル

A Reliable Effective Terascale Linear Learning System

信頼性の高い効果的なテラスケール線形学習システム

New Learning Methods for Supervised and Unsupervised Preference Aggregation

教師ありおよび教師なしの選好集約のための新しい学習方法

Prediction and Clustering in Signed Networks: A Local to Global Perspective

符号付きネットワークにおける予測とクラスタリング:ローカルからグローバルへの視点

Bayesian Nonparametric Comorbidity Analysis of Psychiatric Disorders

精神疾患のベイズノンパラメトリック併存疾患分析

Robust Near-Separable Nonnegative Matrix Factorization Using Linear Optimization

線形最適化を用いたロバストな近接分離可能な非負行列分解

Follow the Leader If You Can, Hedge If You Must

できるならリーダーに従い、必要ならヘッジする

Structured Prediction via Output Space Search

出力空間検索による構造化予測

Fully Simplified Multivariate Normal Updates in Non-Conjugate Variational Message Passing

非共役変分メッセージパッシングにおける完全に簡略化された多変量正規更新

Towards Ultrahigh Dimensional Feature Selection for Big Data

ビッグデータの超高次元特徴選択に向けて

Adaptive Sampling for Large Scale Boosting

大規模ブースティングのための適応サンプリング

Manopt, a Matlab Toolbox for Optimization on Manifolds

Manopt、多様体最適化のための Matlab ツールボックス

Training Highly Multiclass Classifiers

高度に多クラス分類器のトレーニング

Locally Adaptive Factor Processes for Multivariate Time Series

多変量時系列の局所適応因子プロセス

Iteration Complexity of Feasible Descent Methods for Convex Optimization

凸最適化のための実行可能降下法の反復計算量

High-Dimensional Covariance Decomposition into Sparse Markov and Independence Models

スパースマルコフモデルと独立モデルへの高次元共分散分解

The No-U-Turn Sampler: Adaptively Setting Path Lengths in Hamiltonian Monte Carlo

No-U-Turn Sampler:ハミルトニアンモンテカルロのパス長を適応的に設定

Confidence Intervals for Random Forests: The Jackknife and the Infinitesimal Jackknife

ランダムフォレストの信頼区間:ジャックナイフと無限小ジャックナイフ

Surrogate Regret Bounds for Bipartite Ranking via Strongly Proper Losses

代理後悔の範囲は、強く適切な損失による二者ランキングの

Adaptive Minimax Regression Estimation over Sparse l_q-Hulls

スパースl_q-Hullsに対する適応ミニマックス回帰推定

Graph Estimation From Multi-Attribute Data

多属性データからのグラフ推定

Hitting and Commute Times in Large Random Neighborhood Graphs

大規模ランダム近傍グラフにおけるヒット時間と通勤時間

Bayesian Inference with Posterior Regularization and Applications to Infinite Latent SVMs

事後正則化によるベイズ推論と無限潜在SVMへの応用

Expectation Propagation for Neural Networks with Sparsity-Promoting Priors

スパース性促進事前確率を持つニューラルネットワークに対する期待伝播

Pattern Alternating Maximization Algorithm for Missing Data in High-Dimensional Problems

高次元問題における欠損データに対するパターン交互最大化アルゴリズム

Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting

ドロップアウト:ニューラルネットワークのオーバーフィッティングを防ぐ簡単な方法

Sparse Factor Analysis for Learning and Content Analytics

学習とコンテンツ分析のためのスパース因子分析

Causal Discovery with Continuous Additive Noise Models

連続加法ノイズモデルによる因果関係の発見

pystruct – Learning Structured Prediction in Python

pystruct – Pythonで構造化された予測を学習する

The Student-t Mixture as a Natural Image Patch Prior with Application to Image Compression

画像圧縮への適用に先立つ自然画像パッチとしてのスチューデントのt混合

Parallel MCMC with Generalized Elliptical Slice Sampling

一般化楕円スライスサンプリングによる並列 MCMC

Classifier Cascades and Trees for Minimizing Feature Evaluation Cost

特徴評価コストを最小限に抑えるための分類器カスケードとツリー

Particle Gibbs with Ancestor Sampling

祖先サンプリングによる粒子ギブス

Ramp Loss Linear Programming Support Vector Machine

ランプ損失線形計画法サポートベクトルマシン

Clustering Partially Observed Graphs via Convex Optimization

凸最適化による部分観測グラフのクラスタリング

A Tensor Approach to Learning Mixed Membership Community Models

混合メンバーシップコミュニティモデルの学習に対するテンソルアプローチ

Cover Tree Bayesian Reinforcement Learning

カバー ツリー ベイズ強化学習

Efficient State-Space Inference of Periodic Latent Force Models

周期的潜在力モデルの効率的な状態空間推論

Spectral Learning of Latent-Variable PCFGs: Algorithms and Sample Complexity

潜在変数PCFGのスペクトル学習:アルゴリズムとサンプルの複雑さ

On Multilabel Classification and Ranking with Bandit Feedback

バンディットフィードバックによる多ラベル分類とランク付けについて

Beyond the Regret Minimization Barrier: Optimal Algorithms for Stochastic Strongly-Convex Optimization

後悔最小化障壁を超えて:確率的強凸最適化のための最適アルゴリズム

One-Shot-Learning Gesture Recognition using HOG-HOF Features

HOG-HOF機能を用いたワンショット学習型ジェスチャー認識

Contextual Bandits with Similarity Information

類似性情報を持つコンテキストバンディット

Boosting Algorithms for Detector Cascade Learning

検出器カスケード学習のためのブースティングアルゴリズム

Efficient and Accurate Methods for Updating Generalized Linear Models with Multiple Feature Additions

複数の特徴を追加して一般化線形モデルを更新するための効率的で正確な方法

Bayesian Estimation of Causal Direction in Acyclic Structural Equation Models with Individual-specific Confounder Variables and Non-Gaussian Distributions

個別特異的交絡変数と非ガウス分布を用いた非巡回構造方程式モデルにおける因果方向のベイズ推定

A Truncated EM Approach for Spike-and-Slab Sparse Coding

スパイクとスラブスパース符号化のための切り捨てEMアプローチ

Efficient Occlusive Components Analysis

効率的なオクルーシブ成分解析

Optimality of Graphlet Screening in High Dimensional Variable Selection

高次元変数選択におけるグラフレットスクリーニングの最適性

Tensor Decompositions for Learning Latent Variable Models

潜在変数モデルを学習するためのテンソル分解

Bayesian Entropy Estimation for Countable Discrete Distributions

可算離散分布に対するベイジアンエントロピー推定

Confidence Intervals and Hypothesis Testing for High-Dimensional Regression

高次元回帰の信頼区間と仮説検定

QUIC: Quadratic Approximation for Sparse Inverse Covariance Estimation

QUIC: スパース逆共分散推定のための 2 次近似

Multimodal Learning with Deep Boltzmann Machines

Deepボルツマンマシンによるマルチモーダル学習

Optimal Data Collection For Informative Rankings Expose Well-Connected Graphs

有益なランキングのための最適なデータ収集により、適切に接続されたグラフが公開されます

Bayesian Co-Boosting for Multi-modal Gesture Recognition

マルチモーダルジェスチャ認識のためのベイズ共ブースティング

Effective String Processing and Matching for Author Disambiguation

著者の曖昧さ回避のための効果的な文字列処理とマッチング

High-Dimensional Learning of Linear Causal Networks via Inverse Covariance Estimation

逆共分散推定による線形因果ネットワークの高次元学習

Recursive Teaching Dimension, VC-Dimension and Sample Compression

再帰的ティーチングディメンション、VCディメンション、サンプル圧縮

Do we Need Hundreds of Classifiers to Solve Real World Classification Problems?

現実世界の分類問題を解決するために、何百もの分類器が必要ですか?

ooDACE Toolbox: A Flexible Object-Oriented Kriging Implementation

ooDACEツールボックス: 柔軟なオブジェクト指向クリギングの実装

Robust Online Gesture Recognition with Crowdsourced Annotations

クラウドソーシングアノテーションによる堅牢なオンラインジェスチャー認識

Accelerating t-SNE using Tree-Based Algorithms

ツリーベースアルゴリズムを用いたt-SNEの高速化

Set-Valued Approachability and Online Learning with Partial Monitoring

セット価値の親しみやすさとパーシャルモニタリングによるオンライン学習

Learning Graphical Models With Hubs

ハブを使用したグラフィカルモデルの学習

Inconsistency of Pitman-Yor Process Mixtures for the Number of Components

ピットマン・ヨール法の混合の成分数に対する不一致

Active Contextual Policy Search

アクティブなコンテキストポリシー検索

Matrix Completion with the Trace Norm: Learning, Bounding, and Transducing

トレースノルムによる行列補完:学習、バウンディング、および形質導入

Statistical Analysis of Metric Graph Reconstruction

メトリックグラフ再構成の統計解析

Alternating Linearization for Structured Regularization Problems

構造化正則化問題に対する交互線形化

The Gesture Recognition Toolkit

ジェスチャ認識ツールキット

Convolutional Nets and Watershed Cuts for Real-Time Semantic Labeling of RGBD Videos

RGBDビデオのリアルタイムセマンティックラベリングのための畳み込みネットと流域カット

On the Bayes-Optimality of F-Measure Maximizers

Fメジャーマキシマイザーのベイズ最適性について

SPMF: A Java Open-Source Pattern Mining Library

SPMF: Java オープンソースのパターンマイニングライブラリ

Efficient Learning and Planning with Compressed Predictive States

圧縮された予測状態による効率的な学習と計画

Revisiting Stein’s Paradox: Multi-Task Averaging

スタインのパラドックス再考:マルチタスク平均化

Multi-Objective Reinforcement Learning using Sets of Pareto Dominating Policies

パレート支配方策のセットを使用した多目的強化学習

Seeded Graph Matching for Correlated Erdos-Renyi Graphs

相関エルデシュ・レニグラフのシードグラフマッチング

Asymptotic Accuracy of Distribution-Based Estimation of Latent Variables

潜在変数の分布ベース推定の漸近精度

What Regularized Auto-Encoders Learn from the Data-Generating Distribution

正規化オートエンコーダがデータ生成分布から学ぶこと

Revisiting Bayesian Blind Deconvolution

ベイジアンブラインドデコンボリューションの再検討

New Results for Random Walk Learning

ランダムウォーク学習の新しい結果

Transfer Learning Decision Forests for Gesture Recognition

ジェスチャー認識のための転移学習決定フォレスト

Semi-Supervised Eigenvectors for Large-Scale Locally-Biased Learning

大規模局所偏学習のための半教師付き固有ベクトル

BayesOpt: A Bayesian Optimization Library for Nonlinear Optimization, Experimental Design and Bandits

BayesOpt: 非線形最適化、実験計画法、バンディットのためのベイズ最適化ライブラリ

Order-Independent Constraint-Based Causal Structure Learning

順序に依存しない制約に基づく因果構造学習

Effective Sampling and Learning for Mallows Models with Pairwise-Preference Data

ペアワイズ選好データを用いたマローズモデルの効果的なサンプリングと学習

Robust Hierarchical Clustering

ロバストな階層クラスタリング

Parallelizing Exploration-Exploitation Tradeoffs in Gaussian Process Bandit Optimization

ガウス過程バンディット最適化における探索と活用のトレードオフの並列化

Active Imitation Learning: Formal and Practical Reductions to I.I.D. Learning

能動的模倣学習: 独立同分布 学習の形式的かつ実践的な還元

Volume 16 (Year: 2015 / Papers: 118)

Statistical Decision Making for Optimal Budget Allocation in Crowd Labeling

群衆ラベリングにおける最適な予算配分のための統計的意思決定

Simultaneous Pursuit of Sparseness and Rank Structures for Matrix Decomposition

行列分解のためのスパース性とランク構造の同時追求

Statistical Topological Data Analysis using Persistence Landscapes

パーシステンスランドスケープを用いた統計的トポロジカルデータ解析

Links Between Multiplicity Automata, Observable Operator Models and Predictive State Representations — a Unified Learning Framework

多重度オートマトン、観測可能な演算子モデル、および予測状態表現の間のリンク — 統一学習フレームワーク

SAMOA: Scalable Advanced Massive Online Analysis

サモア:スケーラブルで高度な大規模オンライン分析

Online Learning via Sequential Complexities

逐次的な複雑さによるオンライン学習

Learning Transformations for Clustering and Classification

クラスタリングと分類のための学習変換

Multi-layered Gesture Recognition with Kinect

キネクトによる多層ジェスチャ認識

Multimodal Gesture Recognition via Multiple Hypotheses Rescoring

多重仮説再スコアリングによるマルチモーダルジェスチャー認識

An Asynchronous Parallel Stochastic Coordinate Descent Algorithm

非同期並列確率的座標降下アルゴリズム

Geometric Intuition and Algorithms for Ev–SVM

Ev–SVMのための幾何学的直感とアルゴリズム

Composite Self-Concordant Minimization

複合自己一致最小化

Network Granger Causality with Inherent Grouping Structure

固有のグループ化構造を持つネットワークグレンジャーの因果関係

Iterative and Active Graph Clustering Using Trace Norm Minimization Without Cluster Size Constraints

クラスタサイズ制約なしのトレースノルム最小化を使用した反復グラフクラスタリングとアクティブグラフクラスタリング

A Classification Module for Genetic Programming Algorithms in JCLEC

JCLECにおける遺伝的プログラミングアルゴリズムの分類モジュール

AD3: Alternating Directions Dual Decomposition for MAP Inference in Graphical Models

AD3:グラフィカルモデルにおけるMAP推論のための交互方向双対分解

Introducing CURRENNT: The Munich Open-Source CUDA RecurREnt Neural Network Toolkit

CURRENNTの紹介:ミュンヘンのオープンソースCUDA RecurREntニューラルネットワークツールキット

The flare Package for High Dimensional Linear Regression and Precision Matrix Estimation in R

Rでの高次元線形回帰と精度行列推定のためのフレアパッケージ

Regularized M-estimators with Nonconvexity: Statistical and Algorithmic Theory for Local Optima

非凸性を持つ正則化M推定量:局所最適性のための統計的およびアルゴリズム理論

Generalized Hierarchical Kernel Learning

一般化階層カーネル学習

Discrete Restricted Boltzmann Machines

離散制限付きボルツマンマシン

Evolving GPU Machine Code

進化するGPUマシンコード

A Compression Technique for Analyzing Disagreement-Based Active Learning

意見の相違に基づくアクティブラーニングの分析のための圧縮手法

Response-Based Approachability with Applications to Generalized No-Regret Problems

一般化された後悔問題への応用による応答ベースの親しみやすさ

Strong Consistency of the Prototype Based Clustering in Probabilistic Space

確率空間におけるプロトタイプベースクラスタリングの強い一貫性

Risk Bounds for the Majority Vote: From a PAC-Bayesian Analysis to a Learning Algorithm

多数決のリスク限界:PACベイズ解析から学習アルゴリズムへ

A Statistical Perspective on Algorithmic Leveraging

アルゴリズム活用に関する統計的視点

Distributed Matrix Completion and Robust Factorization

分散行列補完とロバストな因数分解

Combined l1 and Greedy l0 Penalized Least Squares for Linear Model Selection

線形モデル選択のためのl1とGreedy l0の組み合わせ最小二乗法のペナルティ

Learning with the Maximum Correntropy Criterion Induced Losses for Regression

回帰の最大コレントロピー基準による学習では損失がもたらされます

Joint Estimation of Multiple Precision Matrices with Common Structures

共通の構造を持つ複数の精度行列の同時推定

Lasso Screening Rules via Dual Polytope Projection

デュアルポリトープ投影によるラッソスクリーニングルール

Fast Cross-Validation via Sequential Testing

シーケンシャルテストによる迅速なクロスバリデーション

Learning the Structure and Parameters of Large-Population Graphical Games from Behavioral Data

行動データからの大規模人口グラフィカルゲームの構造とパラメータの学習

Local Identification of Overcomplete Dictionaries

過完全辞書のローカル同定

Encog: Library of Interchangeable Machine Learning Models for Java and C#

Encog: Java と C# の交換可能な機械学習モデルのライブラリ

Perturbed Message Passing for Constraint Satisfaction Problems

制約充足問題に対する摂動メッセージの受け渡し

Learning Sparse Low-Threshold Linear Classifiers

スパース低しきい値線形分類器の学習

Learning Equilibria of Games via Payoff Queries

ペイオフクエリによるゲームの均衡の学習

Rationality, Optimism and Guarantees in General Reinforcement Learning

一般強化学習における合理性・楽観主義・保証

The Algebraic Combinatorial Approach for Low-Rank Matrix Completion

低ランク行列補完のための代数的組み合わせ的アプローチ

A Comprehensive Survey on Safe Reinforcement Learning

安全な強化学習に関する総合的調査

Second-Order Non-Stationary Online Learning for Regression

回帰のための二次非定常オンライン学習

A Finite Sample Analysis of the Naive Bayes Classifier

単純ベイズ分類器の有限サンプル解析

Flexible High-Dimensional Classification Machines and Their Asymptotic Properties

柔軟な高次元分級機とその漸近特性

RLPy: A Value-Function-Based Reinforcement Learning Framework for Education and Research

RLPy:教育と研究のための価値関数ベースの強化学習フレームワーク

Calibrated Multivariate Regression with Application to Neural Semantic Basis Discovery

ニューラルセマンティック基底発見への応用による較正多変量回帰

Bayesian Nonparametric Crowdsourcing

ベイズノンパラメトリッククラウドソーシング

Approximate Modified Policy Iteration and its Application to the Game of Tetris

近似修正ポリシーの反復とテトリスゲームへの適用

Preface to this Special Issue

本特集号の巻頭言

V-Matrix Method of Solving Statistical Inference Problems

統計的推論問題を解くためのV行列法

Batch Learning from Logged Bandit Feedback through Counterfactual Risk Minimization

反事実的リスク最小化によるログ記録バンディットフィードバックからのバッチ学習

Optimal Estimation of Low Rank Density Matrices

低ランク密度行列の最適推定

Fast Rates in Statistical and Online Learning

統計学習とオンライン学習の高速レート

On the Asymptotic Normality of an Estimate of a Regression Functional

回帰汎関数の推定値の漸近正規性について

Sharp Oracle Bounds for Monotone and Convex Regression Through Aggregation

集約による単調回帰と凸回帰のシャープオラクル境界

Exceptional Rotations of Random Graphs: A VC Theory

ランダムグラフの例外的な回転:VC理論

Semi-Supervised Interpolation in an Anticausal Learning Scenario

反因果学習シナリオにおける半教師あり補間

Towards an Axiomatic Approach to Hierarchical Clustering of Measures

測度の階層的クラスタリングへの公理的アプローチに向けて

Predicting a Switching Sequence of Graph Labelings

グラフラベリングのスイッチングシーケンスの予測

Learning Using Privileged Information: Similarity Control and Knowledge Transfer

特権情報を用いた学習:類似性制御と知識移転

Alexey Chervonenkis’s Bibliography: Introductory Comments

Alexey Chervonenkisの参考文献:紹介コメント

Alexey Chervonenkis’s Bibliography

Alexey Chervonenkisの参考文献

Photonic Delay Systems as Machine Learning Implementations

機械学習実装としてのフォトニック遅延システム

On Linearly Constrained Minimum Variance Beamforming

線形制約付き最小分散ビームフォーミング上

Constraint-based Causal Discovery from Multiple Interventions over Overlapping Variable Sets

重複する変数セットに対する複数の介入からの制約に基づく因果関係の発見

Existence and Uniqueness of Proper Scoring Rules

適切な採点ルールの存在と独自性

Adaptive Strategy for Stratified Monte Carlo Sampling

層別モンテカルロサンプリングの適応戦略

Concave Penalized Estimation of Sparse Gaussian Bayesian Networks

スパースガウスベイジアンネットワークの凹型ペナルティ評価

Agnostic Insurability of Model Classes

モデルクラスの不可知性保険

Achievability of Asymptotic Minimax Regret by Horizon-Dependent and Horizon-Independent Strategies

地平線依存戦略と地平線非依存戦略による漸近的ミニマックス後悔の達成可能性

Multiclass Learnability and the ERM Principle

多クラス学習可能性とERMの原則

Geometry and Expressive Power of Conditional Restricted Boltzmann Machines

条件付き制限付きボルツマンマシンの幾何学と表現力

From Dependency to Causality: A Machine Learning Approach

依存性から因果関係へ:機械学習アプローチ

The Libra Toolkit for Probabilistic Models

確率モデルのためのLibraツールキット

Complexity of Equivalence and Learning for Multiplicity Tree Automata

多重度木オートマトンにおける等価性と学習の複雑さ

Bayesian Nonparametric Covariance Regression

ベイズノンパラメトリック共分散回帰

A General Framework for Fast Stagewise Algorithms

高速ステージワイズアルゴリズムの一般的なフレームワーク

Counting and Exploring Sizes of Markov Equivalence Classes of Directed Acyclic Graphs

有向非巡回グラフのマルコフ同値クラスのサイズのカウントと探索

pyGPs — A Python Library for Gaussian Process Regression and Classification

pyGPs — ガウス過程の回帰と分類のためのPythonライブラリ

Derivative Estimation Based on Difference Sequence via Locally Weighted Least Squares Regression

局所加重最小二乗回帰による差分シーケンスに基づく微分推定

When Are Overcomplete Topic Models Identifiable? Uniqueness of Tensor Tucker Decompositions with Structured Sparsity

オーバーコンプリートなトピックモデルはどのような場合に識別可能になりますか?構造化スパース性を持つTensor Tucker分解の一意性

Absent Data Generating Classifier for Imbalanced Class Sizes

不均衡なクラス・サイズのデータ生成分類子の不在

Decision Boundary for Discrete Bayesian Network Classifiers

離散ベイジアン ネットワーク分類器の決定境界

A View of Margin Losses as Regularizers of Probability Estimates

確率推定の正則化器としての証拠金損失の見方

Online Tensor Methods for Learning Latent Variable Models

潜在変数モデルを学習するためのオンラインテンソル法

Optimal Bayesian Estimation in Random Covariate Design with a Rescaled Gaussian Process Prior

再スケーリングされたガウス過程事前分布を持つランダム共変量計画における最適ベイズ推定

CEKA: A Tool for Mining the Wisdom of Crowds

CEKA:群衆の知恵を掘り起こすためのツール

Linear Dimensionality Reduction: Survey, Insights, and Generalizations

線形次元削減: 調査、洞察、一般化

The Randomized Causation Coefficient

ランダム化された因果係数

Optimality of Poisson Processes Intensity Learning with Gaussian Processes

ポアソン過程の最適性 ガウス過程による強度学習

Combination of Feature Engineering and Ranking Models for Paper-Author Identification in KDD Cup 2013

KDD Cup 2013における論文著者同定のための特徴エンジニアリングモデルとランキングモデルの組み合わせ

Comparing Hard and Overlapping Clusterings

ハードクラスタリングとオーバーラップクラスタリングの比較

Completing Any Low-rank Matrix, Provably

低ランクの行列を証明可能な形で完成させる

Eigenwords: Spectral Word Embeddings

固有語:スペクトルワードの埋め込み

Discrete Reproducing Kernel Hilbert Spaces: Sampling and Distribution of Dirac-masses

離散再現カーネルヒルベルト空間:ディラック質量のサンプリングと分布

A Direct Estimation of High Dimensional Stationary Vector Autoregressions

高次元定常ベクトル自己回帰の直接推定

Global Convergence of Online Limited Memory BFGS

オンライン限定メモリBFGSのグローバル収束

On Semi-Supervised Linear Regression in Covariate Shift Problems

共変量シフト問題における半教師付き線形回帰について

Ultra-Scalable and Efficient Methods for Hybrid Observational and Experimental Local Causal Pathway Discovery

ハイブリッド観察および実験的局所因経路探索のための超スケーラブルで効率的な方法

Plug-and-Play Dual-Tree Algorithm Runtime Analysis

プラグアンドプレイデュアルツリーアルゴリズムランタイム解析

Divide and Conquer Kernel Ridge Regression: A Distributed Algorithm with Minimax Optimal Rates

分割統治カーネルリッジ回帰:ミニマックス最適レートを持つ分散アルゴリズム

Learning Theory of Randomized Kaczmarz Algorithm

ランダム化カツマルツ・アルゴリズムの学習理論

Matrix Completion and Low-Rank SVD via Fast Alternating Least Squares

高速交互最小二乗法による行列補完と低ランクSVD

On the Inductive Bias of Dropout

ドロップアウトの帰納的バイアスについて

Agnostic Learning of Disjunctions on Symmetric Distributions

対称分布上の選言の不可知論的学習

SnFFT: A Julia Toolkit for Fourier Analysis of Functions over Permutations

SnFFT:順列上の関数のフーリエ解析のためのJuliaツールキット

The Sample Complexity of Learning Linear Predictors with the Squared Loss

二乗損失による線形予測子の学習におけるサンプルの複雑さ

Minimax Analysis of Active Learning

アクティブラーニングのミニマックス分析

Convergence Rates for Persistence Diagram Estimation in Topological Data Analysis

トポロジカルデータ解析におけるパーシステンス図推定の収束率

Supervised Learning via Euler’s Elastica Models

オイラーのエラスティカモデルによる教師あり学習

Learning to Identify Concise Regular Expressions that Describe Email Campaigns

メールキャンペーンを説明する簡潔な正規表現を特定する方法を学ぶ

Non-Asymptotic Analysis of a New Bandit Algorithm for Semi-Bounded Rewards

半有界報酬のための新しいバンディットアルゴリズムの非漸近解析

Condition for Perfect Dimensionality Recovery by Variational Bayesian PCA

変分ベイジアンPCAによる完全次元回復の条件

Graphical Models via Univariate Exponential Family Distributions

単変量指数族分布によるグラフィカルモデル

Marginalizing Stacked Linear Denoising Autoencoders

マージナライジング、スタック型リニア、デナイジングオートエンコーダ

PAC Optimal MDP Planning with Application to Invasive Species Management

PAC最適MDP計画と侵入種管理への応用

partykit: A Modular Toolkit for Recursive Partytioning in R

partykit: R での再帰的なパーティションのためのモジュール式ツールキット

Volume 17 (Year: 2016 / Papers: 236)

On the Complexity of Best-Arm Identification in Multi-Armed Bandit Models

マルチアームバンディットモデルにおけるベストアーム同定の複雑さについて

Multiscale Dictionary Learning: Non-Asymptotic Bounds and Robustness

マルチスケール辞書学習:非漸近境界とロバスト性

Consistent Algorithms for Clustering Time Series

時系列のクラスタリングのための一貫性のあるアルゴリズム

Random Rotation Ensembles

ランダム回転アンサンブル

Should We Really Use Post-Hoc Tests Based on Mean-Ranks?

私たちは本当に平均ランクに基づく事後検定を使うべきでしょうか?

Minimax Rates in Permutation Estimation for Feature Matching

特徴マッチングの順列推定におけるミニマックス率

Consistency and Fluctuations For Stochastic Gradient Langevin Dynamics

確率的勾配ランジュバン動力学における一貫性と変動

Knowledge Matters: Importance of Prior Information for Optimization

ナレッジマターズ:最適化のための事前情報の重要性

Harry: A Tool for Measuring String Similarity

Harry:文字列の類似性を測定するためのツール

Herded Gibbs Sampling

群れギブスサンプリング

Complexity of Representation and Inference in Compositional Models with Part Sharing

部分共有による構成モデルにおける表現と推論の複雑さ

Noisy Sparse Subspace Clustering

ノイズの多いスパース部分空間クラスタリング

Learning the Variance of the Reward-To-Go

報酬の変動の学習

Convex Calibration Dimension for Multiclass Loss Matrices

マルチクラス損失行列の凸型キャリブレーション次元

LLORMA: Local Low-Rank Matrix Approximation

LLORMA: ローカル低ランク行列近似

A Consistent Information Criterion for Support Vector Machines in Diverging Model Spaces

発散モデル空間におけるサポートベクトルマシンの一貫した情報量基準

Extremal Mechanisms for Local Differential Privacy

局所差分プライバシーのための極限メカニズム

Loss Minimization and Parameter Estimation with Heavy Tails

ヘビーテールによる損失最小化とパラメータ推定

Analysis of Classification-based Policy Iteration Algorithms

分類ベースのポリシー反復アルゴリズムの分析

Operator-valued Kernels for Learning from Functional Response Data

機能応答データからの学習のための演算子値カーネル

MEKA: A Multi-label/Multi-target Extension to WEKA

MEKA:WEKAのマルチラベル/マルチターゲット拡張

Gradients Weights improve Regression and Classification

勾配の重み付けにより、回帰と分類が改善

A Closer Look at Adaptive Regret

適応型後悔を詳しく見る

Learning Using Anti-Training with Sacrificial Data

犠牲データを用いたアンチトレーニングを用いた学習

A Unifying Framework in Vector-valued Reproducing Kernel Hilbert Spaces for Manifold Regularization and Co-Regularized Multi-view Learning

多様体正則化と共正則化多視点学習のためのベクトル値再現カーネルヒルベルト空間における統一フレームワーク

Quantifying Uncertainty in Random Forests via Confidence Intervals and Hypothesis Tests

信頼区間と仮説検定によるランダムフォレストの不確実性の定量化

Statistical-Computational Tradeoffs in Planted Problems and Submatrix Localization with a Growing Number of Clusters and Submatrices

植えられた問題とクラスターとサブ行列の数の増加に伴うサブマトリックスの局在化における統計計算のトレードオフ

Non-linear Causal Inference using Gaussianity Measures

ガウス性測度を用いた非線形因果推論

Consistent Distribution-Free K-Sample and Independence Tests for Univariate Random Variables

単変量ランダム変数に対する一貫した分布フリーKサンプルと独立性検定

A Gibbs Sampler for Learning DAGs

DAGを学習するためのギブスサンプラー

Dimension-free Concentration Bounds on Hankel Matrices for Spectral Learning

スペクトル学習のためのHankel行列上の次元フリー濃度境界

Distinguishing Cause from Effect Using Observational Data: Methods and Benchmarks

観測データを用いた原因と結果の区別:方法とベンチマーク

Multi-task Sparse Structure Learning with Gaussian Copula Models

ガウス・コピュラ・モデルによるマルチタスク疎構造学習

MLlib: Machine Learning in Apache Spark

MLlib: Apache Spark での機械学習

OLPS: A Toolbox for On-Line Portfolio Selection

OLPS:オンラインポートフォリオ選択のためのツールボックス

A Bounded p-norm Approximation of Max-Convolution for Sub-Quadratic Bayesian Inference on Additive Factors

加法因子上の準二次ベイズ推論のための最大畳み込みの有界pノルム近似

Hybrid Orthogonal Projection and Estimation (HOPE): A New Framework to Learn Neural Networks

Hybrid Orthogonal Projection and Estimation (HOPE): ニューラルネットワークを学習するための新しいフレームワーク

The Optimal Sample Complexity of PAC Learning

PAC学習の最適なサンプル複雑性

End-to-End Training of Deep Visuomotor Policies

深部視覚運動政策のエンドツーエンドトレーニング

On Quantile Regression in Reproducing Kernel Hilbert Spaces with the Data Sparsity Constraint

データスパース制約条件を用いたカーネルヒルベルト空間の再現における分位点回帰について

BayesPy: Variational Bayesian Inference in Python

BayesPy: Python での変分ベイズ推論

Variational Inference for Latent Variables and Uncertain Inputs in Gaussian Processes

ガウス過程における潜在変数と不確定入力に対する変分推論

On the Estimation of the Gradient Lines of a Density and the Consistency of the Mean-Shift Algorithm

密度の勾配線の推定と平均シフトアルゴリズムの一貫性について

Scalable Learning of Bayesian Network Classifiers

ベイジアンネットワーク分類器のスケーラブルな学習

A Unified View on Multi-class Support Vector Classification

多クラスサポートベクトル分類に関する統一的なビュー

Addressing Environment Non-Stationarity by Repeating Q-learning Updates

Q学習の更新を繰り返すことによる環境の非定常性への対処

Large Scale Online Kernel Learning

大規模なオンラインカーネル学習

Kernel Mean Shrinkage Estimators

カーネル平均収縮推定器

SPSD Matrix Approximation vis Column Selection: Theories, Algorithms, and Extensions

SPSD 行列近似と列選択の比較: 理論、アルゴリズム、拡張

Combinatorial Multi-Armed Bandit and Its Extension to Probabilistically Triggered Arms

組み合わせ型多腕バンディットとその確率的トリガーアームへの拡張

Differentially Private Data Releasing for Smooth Queries

スムーズなクエリのための差分プライベートデータリリース

Subspace Learning with Partial Information

部分情報による部分空間学習

Iterative Hessian Sketch: Fast and Accurate Solution Approximation for Constrained Least-Squares

反復ヘッセスケッチ:制約付き最小二乗法の高速かつ正確な解近似

Estimating Causal Structure Using Conditional DAG Models

条件付き DAG モデルを使用した因果構造の推定

Adaptive Lasso and group-Lasso for functional Poisson regression

機能的ポアソン回帰のための適応的ラッソとgroup-Lasso

Causal Inference through a Witness Protection Program

証人保護プログラムによる因果推論

Structure Discovery in Bayesian Networks by Sampling Partial Orders

部分次数のサンプリングによるベイジアンネットワークにおける構造発見

Estimation from Pairwise Comparisons: Sharp Minimax Bounds with Topology Dependence

ペアワイズ比較からの推定: トポロジ依存性を持つシャープなミニマックス境界

Domain-Adversarial Training of Neural Networks

ニューラルネットワークのドメイン敵対的学習

Probabilistic Low-Rank Matrix Completion from Quantized Measurements

量子化測定からの確率的低ランク行列補完

DSA: Decentralized Double Stochastic Averaging Gradient Algorithm

DSA:分散型二重確率平均化勾配アルゴリズム

The Statistical Performance of Collaborative Inference

協調推論の統計的性能

Convergence of an Alternating Maximization Procedure

交互最大化手順の収束

StructED: Risk Minimization in Structured Prediction

StructED:構造化予測におけるリスク最小化

Stereo Matching by Training a Convolutional Neural Network to Compare Image Patches

画像パッチを比較するための畳み込みニューラルネットワークの学習によるステレオマッチング

Bayesian Policy Gradient and Actor-Critic Algorithms

ベイズ方策勾配とアクター・クリティック・アルゴリズム

Practical Kernel-Based Reinforcement Learning

実用的なカーネルベースの強化学習

An Information-Theoretic Analysis of Thompson Sampling

トンプソンサンプリングの情報理論的分析

Compressed Gaussian Process for Manifold Regression

多様体回帰のための圧縮ガウス過程

On the Characterization of a Class of Fisher-Consistent Loss Functions and its Application to Boosting

フィッシャー-Consistent損失関数のクラスの特性評価とそのブースティングへの応用について

Exact Inference on Gaussian Graphical Models of Arbitrary Topology using Path-Sums

パスサムを用いた任意のトポロジーのガウスグラフモデルにおける厳密推論

Challenges in multimodal gesture recognition

マルチモーダルジェスチャー認識の課題

An Emphatic Approach to the Problem of Off-policy Temporal-Difference Learning

オフポリシー時間差分学習の問題に対する強調的アプローチ

Learning Algorithms for Second-Price Auctions with Reserve

リザーブを使用したセカンドプライスオークションの学習アルゴリズム

Distributed Coordinate Descent Method for Learning with Big Data

ビッグデータを用いた学習のための分散座標降下法

Scaling-up Empirical Risk Minimization: Optimization of Incomplete $U$-statistics

スケールアップ経験的リスク最小化:不完全な$U$統計の最適化

Iterative Regularization for Learning with Convex Loss Functions

凸損失関数を用いた学習のための反復正則化

Latent Space Inference of Internet-Scale Networks

インターネットスケールネットワークの潜在空間推論

Patient Risk Stratification with Time-Varying Parameters: A Multitask Learning Approach

時間変動パラメータによる患者リスク層別化:マルチタスク学習アプローチ

Multiplicative Multitask Feature Learning

乗算型マルチタスク特徴学習

The Benefit of Multitask Representation Learning

マルチタスク表現学習の利点

Model-free Variable Selection in Reproducing Kernel Hilbert Space

カーネルヒルベルト空間の再現におけるモデルフリー変数選択

CVXPY: A Python-Embedded Modeling Language for Convex Optimization

CVXPY: 凸型最適化のためのPython組み込みモデリング言語

Lenient Learning in Independent-Learner Stochastic Cooperative Games

独立学習者確率協調ゲームにおける寛大な学習

Structure-Leveraged Methods in Breast Cancer Risk Prediction

乳がんリスク予測における構造活用法

LIBMF: A Library for Parallel Matrix Factorization in Shared-memory Systems

LIBMF: 共有メモリシステムにおける並列行列分解のためのライブラリ

L1-Regularized Least Squares for Support Recovery of High Dimensional Single Index Models with Gaussian Designs

ガウス計画を持つ高次元単一インデックスモデルの回復を支援するためのL1正則化最小二乗法

Spectral Ranking using Seriation

セリエーションを使用したスペクトルランキング

Sparsity and Error Analysis of Empirical Feature-Based Regularization Schemes

経験的特徴ベース正則化スキームのスパース性と誤差解析

Estimating Diffusion Networks: Recovery Conditions, Sample Complexity and Soft-thresholding Algorithm

拡散ネットワークの推定:回復条件、サンプルの複雑さ、ソフトしきい値処理アルゴリズム

Rounding-based Moves for Semi-Metric Labeling

セミメトリックラベリングのための丸めベースの移動

Rate Optimal Denoising of Simultaneously Sparse and Low Rank Matrices

スパース行列と低ランク行列の同時最適ノイズ除去の評価

Hierarchical Relative Entropy Policy Search

階層的相対エントロピー方策検索

Convex Regression with Interpretable Sharp Partitions

解釈可能なシャープなパーティションによる凸回帰

JCLAL: A Java Framework for Active Learning

JCLAL: アクティブ・ラーニングのためのJavaフレームワーク

Integrated Common Sense Learning and Planning in POMDPs

POMDPにおける常識学習と計画の統合

Cells in Multidimensional Recurrent Neural Networks

多次元リカレントニューラルネットワークにおける細胞

Learning Taxonomy Adaptation in Large-scale Classification

大規模分類における分類学適応の学習

How to Center Deep Boltzmann Machines

ディープボルツマンマシンをセンタリングする方法

Control Function Instrumental Variable Estimation of Nonlinear Causal Effect Models

非線形因果効果モデルの制御関数操作変数推定

Structure Learning in Bayesian Networks of a Moderate Size by Efficient Sampling

効率的なサンプリングによる中規模のベイジアンネットワークにおける構造学習

Spectral Methods Meet EM: A Provably Optimal Algorithm for Crowdsourcing

スペクトル法とEMの出会い:クラウドソーシングのための証明可能な最適アルゴリズム

Bayesian Leave-One-Out Cross-Validation Approximations for Gaussian Latent Variable Models

ガウス潜在変数モデルのベイズ一つ抜き交差検証近似

e-PAL: An Active Learning Approach to the Multi-Objective Optimization Problem

e-PAL:多目的最適化問題へのアクティブラーニングアプローチ

Trend Filtering on Graphs

グラフのトレンドフィルタリング

Multi-Task Learning for Straggler Avoiding Predictive Job Scheduling

予測ジョブスケジューリングを回避するストラグラーのマルチタスク学習

Interleaved Text/Image Deep Mining on a Large-Scale Radiology Database for Automated Image Interpretation

自動画像解釈のための大規模放射線データベースにおけるインターリーブテキスト/画像深層マイニング

Distribution-Matching Embedding for Visual Domain Adaptation

ビジュアルドメインアダプテーションのための分布マッチング埋め込み

Monotonic Calibrated Interpolated Look-Up Tables

単調に補正された補間ルックアップテーブル

Are Random Forests Truly the Best Classifiers?

ランダムフォレストは本当に最高の分類子ですか?

Minimax Adaptive Estimation of Nonparametric Hidden Markov Models

ノンパラメトリック隠れマルコフモデルのミニマックス適応推定

Decrypting “Cryptogenic” Epilepsy: Semi-supervised Hierarchical Conditional Random Fields For Detecting Cortical Lesions In MRI-Negative Patients

「潜在性」てんかんの解読:MRI陰性患者の皮質病変を検出するための半教師付き階層的条件付きランダムフィールド

Fused Lasso Approach in Regression Coefficients Clustering — Learning Parameter Heterogeneity in Data Integration

回帰係数クラスタリングにおける融合投げ縄アプローチ : データ統合におけるパラメータの不均一性の学習

The LRP Toolbox for Artificial Neural Networks

人工ニューラルネットワークのためのLRPツールボックス

Equivalence of Graphical Lasso and Thresholding for Sparse Graphs

グラフィカルラッソなわとスパースグラフの閾値処理の等価性

A Network That Learns Strassen Multiplication

シュトラッセン乗算を学習するネットワーク

Revisiting the Nyström Method for Improved Large-scale Machine Learning

大規模機械学習の改善のためのナイストロム法の再検討

Improving Structure MCMC for Bayesian Networks through Markov Blanket Resampling

マルコフブランケット再サンプリングによるベイジアンネットワークの構造 MCMC の改善

Volumetric Spanners: An Efficient Exploration Basis for Learning

Volumetric Spanners:学習のための効率的な探索の基礎

Quasi-Monte Carlo Feature Maps for Shift-Invariant Kernels

シフト不変カーネルのための準モンテカルロ機能マップ

Variational Dependent Multi-output Gaussian Process Dynamical Systems

変分依存多出力ガウス過程力学系

Multiple Output Regression with Latent Noise

潜在ノイズによる重出力回帰

The Constrained Dantzig Selector with Enhanced Consistency

一貫性を強化した制約付き Dantzig セレクタ

Bootstrap-Based Regularization for Low-Rank Matrix Estimation

低ランク行列推定のためのブートストラップベースの正則化

Bayesian Optimization for Likelihood-Free Inference of Simulator-Based Statistical Models

シミュレータベースの統計モデルの尤度フリー推論のためのベイズ最適化

On Lower and Upper Bounds in Smooth and Strongly Convex Optimization

平滑最適化と強凸最適化の下限と上限について

Dual Control for Approximate Bayesian Reinforcement Learning

近似ベイズ強化学習のための双対制御

Multiple-Instance Learning from Distributions

ディストリビューションからの複数インスタンス学習

An Online Convex Optimization Approach to Blackwell’s Approachability

Blackwellの親しみやすさに対するオンライン凸最適化アプローチ

A Well-Conditioned and Sparse Estimation of Covariance and Inverse Covariance Matrices Using a Joint Penalty

ジョイントペナルティを用いた共分散行列と逆共分散行列の条件付きスパース推定

String and Membrane Gaussian Processes

ストリングおよびメンブレンガウスプロセス

Extracting PICO Sentences from Clinical Trial Reports using Supervised Distant Supervision

遠隔監視による臨床試験レポートからの PICO 文の抽出

Cross-Corpora Unsupervised Learning of Trajectories in Autism Spectrum Disorders

自閉症スペクトラム障害における教師なし学習のクロスコーパス

Adjusting for Chance Clustering Comparison Measures

チャンス クラスタリングの比較測度の調整

Refined Error Bounds for Several Learning Algorithms

いくつかの学習アルゴリズムの誤差範囲を改良

Synergy of Monotonic Rules

単調なルールの相乗効果

Pymanopt: A Python Toolbox for Optimization on Manifolds using Automatic Differentiation

Pymanopt: 自動微分を使用した多様体の最適化のための Python ツールボックス

CrossCat: A Fully Bayesian Nonparametric Method for Analyzing Heterogeneous, High Dimensional Data

CrossCat:異種高次元データを分析するための完全ベイズノンパラメトリック法

Regularized Policy Iteration with Nonparametric Function Spaces

ノンパラメトリック関数空間による正則化ポリシー反復

Multiscale Adaptive Representation of Signals: I. The Basic Framework

信号のマルチスケール適応表現: I.基本的なフレームワーク

Sparse PCA via Covariance Thresholding

共分散しきい値処理によるスパース PCA

Large Scale Visual Recognition through Adaptation using Joint Representation and Multiple Instance Learning

共同表現と複数インスタンス学習を用いた適応による大規模視覚認識

Covariance-based Clustering in Multivariate and Functional Data Analysis

多変量および関数データ分析における共分散ベースのクラスタリング

MOCCA: Mirrored Convex/Concave Optimization for Nonconvex Composite Functions

MOCCA: 非凸複合関数の鏡像化凸/凹最適化

True Online Temporal-Difference Learning

真のオンライン時間差分学習

Penalized Maximum Likelihood Estimation of Multi-layered Gaussian Graphical Models

多層ガウスグラフモデルのペナルティ付き最尤推定

Local Network Community Detection with Continuous Optimization of Conductance and Weighted Kernel K-Means

コンダクタンスと重み付けカーネルK平均法の連続最適化によるローカルネットワークコミュニティ検出

Megaman: Scalable Manifold Learning in Python

Megaman:Pythonでのスケーラブルな多様体学習

Kernel Estimation and Model Combination in A Bandit Problem with Covariates

共変量を持つバンディット問題におけるカーネル推定とモデルの組み合わせ

A General Framework for Consistency of Principal Component Analysis

主成分分析の一貫性のための一般的なフレームワーク

Conditional Independencies under the Algorithmic Independence of Conditionals

条件文のアルゴリズム独立性の下での条件付き非独立性

Learning Theory for Distribution Regression

分布回帰の学習理論

A Differential Equation for Modeling Nesterov’s Accelerated Gradient Method: Theory and Insights

Nesterovの加速勾配法をモデル化するための微分方程式:理論と洞察

Importance Weighting Without Importance Weights: An Efficient Algorithm for Combinatorial Semi-Bandits

重要度重み付けなしの重要度重み付け:組み合わせセミバンディットのための効率的なアルゴリズム

New Perspectives on k-Support and Cluster Norms

k-サポートとクラスターノルムに関する新しい視点

Minimum Density Hyperplanes

最小密度ハイパープレーン

Theoretical Analysis of the Optimal Free Responses of Graph-Based SFA for the Design of Training Graphs

学習グラフ設計のためのグラフベースSFAの最適自由応答の理論解析

Universal Approximation Results for the Temporal Restricted Boltzmann Machine and the Recurrent Temporal Restricted Boltzmann Machine

時間制限ボルツマンマシンと回帰時間制限ボルツマンマシンのユニバーサル近似結果

Exploration of the (Non-)Asymptotic Bias and Variance of Stochastic Gradient Langevin Dynamics

確率勾配ランジュバン動力学の（非）漸近的バイアスと分散の探究

A General Framework for Constrained Bayesian Optimization using Information-based Search

情報ベース検索を用いた制約付きベイズ最適化のための一般フレームワーク

Optimal Estimation and Completion of Matrices with Biclustering Structures

バイクラスタリング構造を持つ行列の最適推定と完成

The Teaching Dimension of Linear Learners

線形学習者の教育的側面

Augmentable Gamma Belief Networks

拡張可能なガンマ信念ネットワーク

Optimal Estimation of Derivatives in Nonparametric Regression

ノンパラメトリック回帰における導関数の最適推定

Double or Nothing: Multiplicative Incentive Mechanisms for Crowdsourcing

Double or Nothing:クラウドソーシングのための乗法インセンティブメカニズム

Joint Structural Estimation of Multiple Graphical Models

複数のグラフィカルモデルのジョイント構造推定

Support Vector Hazards Machine: A Counting Process Framework for Learning Risk Scores for Censored Outcomes

サポートベクターハザードマシン: 打ち切り結果のリスクスコアを学習するためのカウントプロセスフレームワーク

Stable Graphical Models

安定したグラフィカルモデル

Bounding the Search Space for Global Optimization of Neural Networks Learning Error: An Interval Analysis Approach

ニューラルネットワーク学習誤差のグローバル最適化のための探索空間の境界化:間隔分析アプローチ

mlr: Machine Learning in R

mlr: R での機械学習

Feature-Level Domain Adaptation

機能レベルのドメイン適応

Semiparametric Mean Field Variational Bayes: General Principles and Numerical Issues

セミパラメトリック平均場変分ベイズ:一般原則と数値問題

Online PCA with Optimal Regret

最適な後悔を伴うオンラインPCA

Efficient Computation of Gaussian Process Regression for Large Spatial Data Sets by Patching Local Gaussian Processes

局所ガウス過程のパッチによる大規模空間データセットのガウス過程回帰の効率的な計算

bandicoot: a Python Toolbox for Mobile Phone Metadata

bandicoot: 携帯電話のメタデータのための Python ツールボックス

Input Output Kernel Regression: Supervised and Semi-Supervised Structured Output Prediction with Operator-Valued Kernels

入力出力カーネル回帰: 演算子値カーネルを使用した教師ありおよび半教師あり構造化出力予測

A Note on the Sample Complexity of the Er-SpUD Algorithm by Spielman, Wang and Wright for Exact Recovery of Sparsely Used Dictionaries

Spielman、Wang、WrightによるEr-SpUDアルゴリズムのサンプルの複雑さに関するメモ

The Asymptotic Performance of Linear Echo State Neural Networks

線形エコー状態ニューラルネットワークの漸近性能

On the Consistency of the Likelihood Maximization Vertex Nomination Scheme: Bridging the Gap Between Maximum Likelihood Estimation and Graph Matching

尤度最大化頂点指名スキームの一貫性について:最尤推定とグラフマッチングの間のギャップを埋める

Characteristic Kernels and Infinitely Divisible Distributions

特性カーネルと無限に割り切れる分布

Consistency of Cheeger and Ratio Graph Cuts

CheegerとRatioのグラフカットの一貫性

Jointly Informative Feature Selection Made Tractable by Gaussian Modeling

ガウスモデリングによる扱いやすい共同情報特徴選択

Learning with Differential Privacy: Stability, Learnability and the Sufficiency and Necessity of ERM Principle

差分プライバシーによる学習:安定性、学習可能性、ERM原理の十分性と必要性

fastFM: A Library for Factorization Machines

fastFM:因数分解機のライブラリ

The Factorized Self-Controlled Case Series Method: An Approach for Estimating the Effects of Many Drugs on Many Outcomes

因数分解自己制御ケースシリーズ法:多くの結果に対する多くの薬物の影響を推定するためのアプローチ

Electronic Health Record Analysis via Deep Poisson Factor Models

ディープポアソン因子モデルによる電子カルテ分析

Low-Rank Doubly Stochastic Matrix Decomposition for Cluster Analysis

クラスタ解析のための低ランク二重確率行列分解

A New Algorithm and Theory for Penalized Regression-based Clustering

ペナルティ付き回帰ベースクラスタリングのための新しいアルゴリズムと理論

Classification of Imbalanced Data with a Geometric Digraph Family

幾何学的ダイグラフファミリーによる不均衡データの分類

A Variational Approach to Path Estimation and Parameter Inference of Hidden Diffusion Processes

隠れ拡散過程の経路推定とパラメータ推論への変分アプローチ

One-class classification of point patterns of extremes

極値の点パターンの 1 クラス分類

On the Influence of Momentum Acceleration on Online Learning

運動量加速がオンライン学習に及ぼす影響について

Data-driven Rank Breaking for Efficient Rank Aggregation

効率的なランク集計のためのデータ駆動型ランク分割

Optimal Learning Rates for Localized SVMs

ローカライズされたSVMの最適な学習率

Bipartite Ranking: a Risk-Theoretic Perspective

二者間ランキング:リスク理論の視点

Bayesian group factor analysis with structured sparsity

構造化されたスパース性によるベイズ群因子分析

Machine Learning in an Auction Environment

オークション環境での機械学習

Wavelet decompositions of Random Forests – smoothness analysis, sparse approximation and applications

ランダムフォレストのウェーブレット分解 – 滑らかさ解析、スパース近似および応用

Mutual Information Based Matching for Causal Inference with Observational Data

観測データとの因果推論のための情報量に基づく相互マッチング

Online Trans-dimensional von Mises-Fisher Mixture Models for User Profiles

ユーザープロファイルのためのオンライン次元間フォンミーゼスフィッシャー混合モデル

Multivariate Spearman’s ρ for Aggregating Ranks Using Copulas

コピュラを使用してランクを集約するための多変量スピアマンのρ

Nonparametric Network Models for Link Prediction

リンク予測のためのノンパラメトリック ネットワーク モデル

Guarding against Spurious Discoveries in High Dimensions

高次元での偽の発見に対する保護

Bayesian Graphical Models for Multivariate Functional Data

多変量機能データのためのベイジアングラフィカルモデル

Neural Autoregressive Distribution Estimation

神経自己回帰分布推定

ERRATA: On the Estimation of the Gradient Lines of a Density and the Consistency of the Mean-Shift Algorithm

正誤表:密度の勾配線の推定と平均シフトアルゴリズムの一貫性について

Modelling Interactions in High-dimensional Data with Backtracking

バックトラッキングによる高次元データでの相互作用のモデル化

Choice of V for V-Fold Cross-Validation in Least-Squares Density Estimation

最小二乗密度推定におけるV分割交差検証のためのVの選択

Towards More Efficient SPSD Matrix Approximation and CUR Matrix Decomposition

SPSD行列のより効率的な近似とCUR行列分解に向けて

Multi-Objective Markov Decision Processes for Data-Driven Decision Support

データ駆動型意思決定支援のための多目的マルコフ決定過程

Measuring Dependence Powerfully and Equitably

依存性を強力かつ公平に測定

Neyman-Pearson Classification under High-Dimensional Settings

高次元設定におけるネイマン・ピアソン分類

A Statistical Perspective on Randomized Sketching for Ordinary Least-Squares

通常の最小二乗法のランダム化スケッチに関する統計的展望

Learning Planar Ising Models

平面イジングモデルの学習

Newton-Stein Method: An Optimization Method for GLMs via Stein’s Lemma

ニュートン・スタイン法: スタインの補題による GLM の最適化法

Bayesian Decision Process for Cost-Efficient Dynamic Ranking via Crowdsourcing

クラウドソーシングによるコスト効率の高い動的ランキングのためのベイズ決定プロセス

Multi-scale Classification using Localized Spatial Depth

局所的な空間深度を用いたマルチスケール分類

On Bayes Risk Lower Bounds

ベイズリスク下限について

Weak Convergence Properties of Constrained Emphatic Temporal-difference Learning with Constant and Slowly Diminishing Stepsize

一定で緩やかに減少するステップサイズを持つ制約付き強調時間差分学習の弱い収束特性

RLScore: Regularized Least-Squares Learners

RLScore: 正則化最小二乗学習器

Stability and Generalization in Structured Prediction

構造化予測における安定性と一般化

Composite Multiclass Losses

複合マルチクラス損失

Learning Latent Variable Models by Pairwise Cluster Comparison: Part I – Theory and Overview

ペアワイズクラスター比較による潜在変数モデルの学習:パートI – 理論と概要

GenSVM: A Generalized Multiclass Support Vector Machine

GenSVM:一般化された多クラスサポートベクターマシン

Scalable Approximate Bayesian Inference for Outlier Detection under Informative Sampling

情報サンプリング下での外れ値検出のためのスケーラブルな近似ベイズ推論

Approximate Newton Methods for Policy Search in Markov Decision Processes

マルコフ決定過程における方策探索のための近似ニュートン法

Gains and Losses are Fundamentally Different in Regret Minimization: The Sparse Case

後悔の最小化における利益と損失は根本的に異なる:スパースケース

Linear Convergence of Randomized Feasible Descent Methods Under the Weak Strong Convexity Assumption

弱強凸性仮定の下でのランダム化実現可能降下法の線形収束

A Practical Scheme and Fast Algorithm to Tune the Lasso With Optimality Guarantees

最適な保証でラッソを調整するための実用的なスキームと高速アルゴリズム

Learning Latent Variable Models by Pairwise Cluster Comparison: Part II – Algorithm and Evaluation

ペアワイズクラスター比較による潜在変数モデルの学習:パートII – アルゴリズムと評価

A Characterization of Linkage-Based Hierarchical Clustering

リンケージに基づく階層クラスタリングの特性評価

Integrative Analysis using Coupled Latent Variable Models for Individualizing Prognoses

個別化予後のための結合潜在変数モデルを用いた統合解析

An Error Bound for L1-norm Support Vector Machine Coefficients in Ultra-high Dimension

超高次元におけるL1ノルムサポートベクトルマシン係数の誤差範囲

Blending Learning and Inference in Conditional Random Fields

条件付きランダムフィールドにおける学習と推論のブレンディング

Distributed Submodular Maximization

分散型サブモジュラの最大化

On the properties of variational approximations of Gibbs posteriors

ギブス後方の変分近似の性質について

Volume 18 (Year: 2017-2018 / Papers: 234)

Averaged Collapsed Variational Bayes Inference

平均崩壊変分ベイズ推論

Scalable Influence Maximization for Multiple Products in Continuous-Time Diffusion Networks

連続時間拡散ネットワークにおける複数製品に対するスケーラブルな影響最大化

Local algorithms for interactive clustering

対話型クラスタリングのためのローカル アルゴリズム

SnapVX: A Network-Based Convex Optimization Solver

SnapVX:ネットワークベースの凸最適化ソルバー

Communication-efficient Sparse Regression

通信効率の高いスパース回帰

Improving Variational Methods via Pairwise Linear Response Identities

ペアワイズ線形応答恒等式による変分法の改善

Distributed Sequence Memory of Multidimensional Inputs in Recurrent Networks

リカレントネットワークにおける多次元入力の分散シーケンスメモリ

Persistence Images: A Stable Vector Representation of Persistent Homology

パーシステンスイメージ:パーシステントホモロジーの安定ベクトル表現

Spectral Clustering Based on Local PCA

局所PCA に基づくスペクトル クラスタリング

On Perturbed Proximal Gradient Algorithms

摂動された近位勾配アルゴリズムについて

Differential Privacy for Bayesian Inference through Posterior Sampling

事後サンプリングによるベイズ推論の差分プライバシー

Refinery: An Open Source Topic Modeling Web Platform

Refinery: オープンソースのトピックモデリング Web プラットフォーム

Using Conceptors to Manage Neural Long-Term Memories for Temporal Patterns

コンセプターを使用した時間パターンの神経長期記憶の管理

Automatic Differentiation Variational Inference

自動微分変分推論

Empirical Evaluation of Resampling Procedures for Optimising SVM Hyperparameters

SVMハイパーパラメータを最適化するためのリサンプリング手順の実証的評価

A Unified Formulation and Fast Accelerated Proximal Gradient Method for Classification

分類のための統一された定式化と高速加速近位勾配法

Imbalanced-learn: A Python Toolbox to Tackle the Curse of Imbalanced Datasets in Machine Learning

不均衡学習:機械学習における不均衡なデータセットの呪いに取り組むためのPythonツールボックス

Information-Geometric Optimization Algorithms: A Unifying Picture via Invariance Principles

情報幾何最適化アルゴリズム:不変性原理による統一像

Breaking the Curse of Dimensionality with Convex Neural Networks

凸型ニューラルネットワークによる次元の呪縛を解く

Memory Efficient Kernel Approximation

メモリ効率の良いカーネル近似

On the Equivalence between Kernel Quadrature Rules and Random Feature Expansions

カーネル直交規則とランダム特徴展開の等価性について

Analyzing Tensor Power Method Dynamics in Overcomplete Regime

オーバーコンプリート領域におけるテンソルべき乗法ダイナミクスの解析

JSAT: Java Statistical Analysis Tool, a Library for Machine Learning

JSAT: Java 統計解析ツール、機械学習用ライブラリ

Identifying a Minimal Class of Models for High–dimensional Data

高次元データの最小モデル・クラスの識別

Auto-WEKA 2.0: Automatic model selection and hyperparameter optimization in WEKA

Auto-WEKA 2.0: WEKAでの自動モデル選択とハイパーパラメータ最適化

POMDPs.jl: A Framework for Sequential Decision Making under Uncertainty

POMDPs.jl: 不確実性下での逐次的意思決定のためのフレームワーク

Generalized Polya Urn for Time-Varying Pitman-Yor Processes

時間変動ピットマン・ヨール過程に対する一般化ポリア・アーンの適用

Particle Gibbs Split-Merge Sampling for Bayesian Inference in Mixture Models

混合モデルにおけるベイズ推論のための粒子ギブス分割マージサンプリング

Certifiably Optimal Low Rank Factor Analysis

認定可能な最適低ランク因子分析

Group Sparse Optimization via lp,q Regularization

lp,q 正則化によるグループスパース最適化

Preference-based Teaching

選好に基づく教育

Nonparametric Risk Bounds for Time-Series Forecasting

時系列予測のノンパラメトリックなリスク範囲

Online Bayesian Passive-Aggressive Learning

オンラインベイジアンパッシブアグレッシブ学習

Asymptotic Analysis of Objectives Based on Fisher Information in Active Learning

アクティブラーニングにおけるフィッシャー情報に基づく目的の漸近解析

A Spectral Algorithm for Inference in Hidden semi-Markov Models

隠れセミマルコフ模型における推論のためのスペクトルアルゴリズム

Simplifying Probabilistic Expressions in Causal Inference

因果推論における確率的表現の単純化

Nearly optimal classification for semimetrics

セミメトリックのほぼ最適な分類

Bridging Supervised Learning and Test-Based Co-optimization

教師あり学習とテストベースの協調最適化の橋渡し

GFA: Exploratory Analysis of Multiple Data Sources with Group Factor Analysis

GFA:グループ因子分析による複数のデータソースの探索的分析

GPflow: A Gaussian Process Library using TensorFlow

GPflow:TensorFlowを使用したガウスプロセスライブラリ

COEVOLVE: A Joint Point Process Model for Information Diffusion and Network Evolution

COEVOLVE:情報拡散とネットワーク進化のためのジョイントポイントプロセスモデル

Learning Local Dependence In Ordered Data

順序付けされたデータにおける局所依存性の学習

Bayesian Learning of Dynamic Multilayer Networks

動的多層ネットワークのベイジアン学習

Time-Accuracy Tradeoffs in Kernel Prediction: Controlling Prediction Quality

カーネル予測における時間精度のトレードオフ: 予測品質の制御

Asymptotic behavior of Support Vector Machine for spiked population model

スパイク人口モデルに対するサポートベクターマシンの漸近挙動

Distributed Semi-supervised Learning with Kernel Ridge Regression

カーネルリッジ回帰による分散半教師あり学習

On Markov chain Monte Carlo methods for tall data

背の高いデータに対するマルコフ連鎖モンテカルロ法について

Explaining the Success of AdaBoost and Random Forests as Interpolating Classifiers

補間分類器としての AdaBoost とランダムフォレストの成功を説明する

Clustering from General Pairwise Observations with Applications to Time-varying Graphs

一般的なペアワイズ観測値と応用から時変グラフへのクラスタリング

Uniform Hypergraph Partitioning: Provable Tensor Methods and Sampling Techniques

一様ハイパーグラフ分割:証明可能なテンソル法とサンプリング手法

Reconstructing Undirected Graphs from Eigenspaces

固有空間からの無向グラフの再構成

An Optimal Algorithm for Bandit and Zero-Order Convex Optimization with Two-Point Feedback

2点フィードバックによるバンディットおよびゼロ次凸最適化のための最適アルゴリズム

Perishability of Data: Dynamic Pricing under Varying-Coefficient Models

データの腐りやすさ:変動係数モデルの下での動的価格設定

Two New Approaches to Compressed Sensing Exhibiting Both Robust Sparse Recovery and the Grouping Effect

ロバストなスパース回復とグループ化効果の両方を示す圧縮センシングへの2つの新しいアプローチ

On the Consistency of Ordinal Regression Methods

順序回帰法の一貫性について

Statistical Inference with Unnormalized Discrete Models and Localized Homogeneous Divergences

正規化されていない離散モデルと局所的な均質な発散による統計的推論

Density Estimation in Infinite Dimensional Exponential Families

無限次元指数族における密度推定

Lens Depth Function and k-Relative Neighborhood Graph: Versatile Tools for Ordinal Data Analysis

レンズ深度関数とk相対近傍グラフ:順序データ分析のための汎用ツール

Joint Label Inference in Networks

ネットワークにおける共同ラベル推論

Achieving Optimal Misclassification Proportion in Stochastic Block Models

確率的ブロックモデルにおける最適な誤分類比率の達成

On the Propagation of Low-Rate Measurement Error to Subgraph Counts in Large Networks

大規模ネットワークにおける低レート測定誤差のサブグラフカウントへの伝播について

Dense Distributions from Sparse Samples: Improved Gibbs Sampling Parameter Estimators for LDA

スパースサンプルからの密分布:LDAのGibbsサンプリングパラメータ推定器の改善

Fundamental Conditions for Low-CP-Rank Tensor Completion

低CPランクテンソル補完の基本条件

Parallel Symmetric Class Expression Learning

並列対称クラス式学習

Learning Partial Policies to Speedup MDP Tree Search via Reduction to I.I.D. Learning

独立同分布学習への還元によるMDP木探索の高速化のための学習部分方策

Hierarchically Compositional Kernels for Scalable Nonparametric Learning

スケーラブルなノンパラメトリック学習のための階層的構成カーネル

Sharp Oracle Inequalities for Square Root Regularization

平方根正則化の鋭いオラクル不等式

Soft Margin Support Vector Classification as Buffered Probability Minimization

バッファ付き確率最小化としてのソフトマージンサポートベクトル分類

Variational Particle Approximations

変分粒子近似

A Bayesian Framework for Learning Rule Sets for Interpretable Classification

解釈可能な分類のための学習ルールセットのためのベイズフレームワーク

A Robust-Equitable Measure for Feature Ranking and Selection

特徴のランク付けと選択のための堅牢で公平な尺度

Multiscale Strategies for Computing Optimal Transport

最適な輸送を計算するためのマルチスケール戦略

Non-parametric Policy Search with Limited Information Loss

情報損失が限定的なノンパラメトリック ポリシー検索

Tests of Mutual or Serial Independence of Random Vectors with Applications

アプリケーションを使用したランダムベクトルの相互独立性またはシリアル独立性の検定

Recovering PCA and Sparse PCA via Hybrid-(l1,l2) Sparse Sampling of Data Elements

データ要素のハイブリッド (l1,l2) スパース サンプリングによる PCA とスパース PCA の回復

Quantifying the Informativeness of Similarity Measurements

類似性測定の情報量の定量化

Time for a Change: a Tutorial for Comparing Multiple Classifiers Through Bayesian Analysis

変化の時: ベイズ分析による複数の分類器の比較チュートリアル

Relational Reinforcement Learning for Planning with Exogenous Effects

外生的効果を持つ計画のための関係強化学習

Bayesian Tensor Regression

ベイジアンテンソル回帰

Robust Discriminative Clustering with Sparse Regularizers

スパース正則化器によるロバストな判別クラスタリング

Making Decision Trees Feasible in Ultrahigh Feature and Label Dimensions

決定木を超高特徴およびラベル次元で実現可能にする

Learning Scalable Deep Kernels with Recurrent Structure

リカレント構造によるスケーラブルなディープカーネルの学習

Convolutional Neural Networks Analyzed via Convolutional Sparse Coding

畳み込みスパース符号化による畳み込みニューラルネットワークの解析

Stochastic Primal-Dual Coordinate Method for Regularized Empirical Risk Minimization

正則化経験的リスク最小化のための確率的主対座標法

Angle-based Multicategory Distance-weighted SVM

角度ベースのマルチカテゴリ距離加重 SVM

Minimax Estimation of Kernel Mean Embeddings

カーネル平均埋め込みのミニマックス推定

The Impact of Random Models on Clustering Similarity

クラスタリングの類似性に対するランダムモデルの影響

Hierarchical Clustering via Spreading Metrics

拡散メトリックによる階層的クラスタリング

The MADP Toolbox: An Open Source Library for Planning and Learning in (Multi-)Agent Systems

MADPツールボックス: (マルチ)エージェント システムでの計画と学習のためのオープン ソース ライブラリ

A survey of Algorithms and Analysis for Adaptive Online Learning

適応型オンライン学習のためのアルゴリズムと分析に関する調査

A distributed block coordinate descent method for training l1 regularized linear classifiers

l1正則化線形分類器を訓練するための分散ブロック座標降下法

Distributed Learning with Regularized Least Squares

正則化最小二乗法による分散学習

Identifying Unreliable and Adversarial Workers in Crowdsourced Labeling Tasks

クラウドソーシングのラベリングタスクにおける信頼性の低いワーカーと敵対的なワーカーの特定

An Easy-to-hard Learning Paradigm for Multiple Classes and Multiple Labels

複数のクラスと複数のラベルのための難解な学習パラダイム

Fisher Consistency for Prior Probability Shift

事前確率シフトのフィッシャー一貫性

openXBOW — Introducing the Passau Open-Source Crossmodal Bag-of-Words Toolkit

openXBOW — Passau オープンソースのクロスモーダル Bag-of-Words ツールキットの紹介

Optimal Rates for Multi-pass Stochastic Gradient Methods

マルチパス確率勾配法の最適レート

Rank Determination for Low-Rank Data Completion

低ランクデータ完了のランク決定

Bayesian Network Learning via Topological Order

トポロジカル順序によるベイジアンネットワーク学習

Stability of Controllers for Gaussian Process Dynamics

ガウスプロセスダイナミクスのためのコントローラの安定性

Harder, Better, Faster, Stronger Convergence Rates for Least-Squares Regression

最小二乗回帰のためのより困難、より良く、より速く、より強い収束率

Confidence Sets with Expected Sizes for Multiclass Classification

多クラス分類の期待サイズを持つ信頼度セット

Online Learning to Rank with Top-k Feedback

Top-kフィードバックでランク付けするためのオンライン学習

A Unifying Framework for Gaussian Process Pseudo-Point Approximations using Power Expectation Propagation

電力期待伝搬を用いたガウス過程擬点近似のための統一フレームワーク

Accelerating Stochastic Composition Optimization

確率的組成最適化の加速

Distributed Bayesian Learning with Stochastic Natural Gradient Expectation Propagation and the Posterior Server

確率的自然勾配期待伝播と事後サーバーによる分散ベイズ学習

Optimal Dictionary for Least Squares Representation

最小二乗表現の最適辞書

Computational Limits of A Distributed Algorithm for Smoothing Spline

スプライン平滑化のための分布アルゴリズムの計算限界

Hinge-Loss Markov Random Fields and Probabilistic Soft Logic

ヒンジ損失マルコフランダム場と確率的ソフトロジック

Clustering with Hidden Markov Model on Variable Blocks

変数ブロック上の隠れマルコフモデルによるクラスタリング

Approximation Vector Machines for Large-scale Online Learning

大規模オンライン学習のための近似ベクトルマシン

Efficient Sampling from Time-Varying Log-Concave Distributions

時変対数凹分布からの効率的なサンプリング

Document Neural Autoregressive Distribution Estimation

ドキュメンテーション ニューラル自己回帰分布推定

Target Curricula via Selection of Minimum Feature Sets: a Case Study in Boolean Networks

最小機能セットの選択によるターゲットカリキュラム:ブールネットワークのケーススタディ

A General Distributed Dual Coordinate Optimization Framework for Regularized Loss Minimization

正則化損失最小化のための汎用分散二重座標最適化フレームワーク

Second-Order Stochastic Optimization for Machine Learning in Linear Time

線形時間における機械学習のための二次確率的最適化

Regularized Estimation and Testing for High-Dimensional Multi-Block Vector-Autoregressive Models

高次元マルチブロックベクトル自己回帰モデルのための正則化推定と検定

Learning Theory of Distributed Regression with Bias Corrected Regularization Kernel Network

バイアス補正正則化カーネルネットワークを用いた分布回帰の学習理論

Probabilistic Line Searches for Stochastic Optimization

確率的最適化のための確率的ライン探索

Learning Instrumental Variables with Structural and Non-Gaussianity Assumptions

構造的および非ガウス性の仮定による操作変数の学習

Classification of Time Sequences using Graphs of Temporal Constraints

時間的制約のグラフを用いた時系列の分類

Distributed Stochastic Variance Reduced Gradient Methods by Sampling Extra Data with Replacement

置換による追加データのサンプリングによる分布確率的分散の縮小勾配法

Kernel Partial Least Squares for Stationary Data

定常データのためのカーネル偏最小二乗法

Robust and Scalable Bayes via a Median of Subset Posterior Measures

サブセット事後測定の中央値によるロバストでスケーラブルなベイズ

Statistical and Computational Guarantees for the Baum-Welch Algorithm

Baum-Welchアルゴリズムの統計的および計算的保証

Online but Accurate Inference for Latent Variable Models with Local Gibbs Sampling

ローカルギブスサンプリングによる潜在変数モデルのためのオンラインだが正確な推論

Poisson Random Fields for Dynamic Feature Models

動的特徴モデルのポアソン確率場

Gap Safe Screening Rules for Sparsity Enforcing Penalties

スパース性のためのギャップセーフスクリーニングルール、罰則の施行

Minimax Filter: Learning to Preserve Privacy from Inference Attacks

ミニマックス・フィルタ: 推論攻撃からプライバシーを保護する方法を学ぶ

Knowledge Graph Completion via Complex Tensor Factorization

複素テンソル因数分解によるナレッジグラフの補完

Stabilized Sparse Online Learning for Sparse Data

スパースデータに対する安定化スパースオンライン学習

Active-set Methods for Submodular Minimization Problems

サブモジュラ最小化問題に対するアクティブセット法

A Bayesian Mixed-Effects Model to Learn Trajectories of Changes from Repeated Manifold-Valued Observations

反復多様体値観測から変化の軌跡を学習するためのBayes混合効果モデル

Stochastic Gradient Descent as Approximate Bayesian Inference

近似ベイズ推論としての確率的勾配降下法

STORE: Sparse Tensor Response Regression and Neuroimaging Analysis

STORE:スパーステンソル応答回帰とニューロイメージング分析

A Survey of Preference-Based Reinforcement Learning Methods

選好に基づく強化学習法の検討

Generalized SURE for optimal shrinkage of singular values in low-rank matrix denoising

低ランク行列のノイズ除去における特異値の最適な収縮のための一般化SURE

Dimension Estimation Using Random Connection Models

ランダム接続モデルを使用した次元推定

Bayesian Inference for Spatio-temporal Spike-and-Slab Priors

時空間スパイクアンドスラブ事前分布のベイズ推論

Adaptive Randomized Dimension Reduction on Massive Data

大量データに対する適応型ランダム化次元削減

A Nonconvex Approach for Phase Retrieval: Reshaped Wirtinger Flow and Incremental Algorithms

位相回復のための非凸アプローチ: 再形成された Wirtinger フローと増分アルゴリズム

Consistency, Breakdown Robustness, and Algorithms for Robust Improper Maximum Likelihood Clustering

一貫性、ブレークダウンのロバスト性、およびロバストな不適切な最尤クラスタリングのアルゴリズム

On Computationally Tractable Selection of Experiments in Measurement-Constrained Regression Models

測定制約付き回帰モデルにおける計算的に扱いやすい実験の選択について

Generalized Conditional Gradient for Sparse Estimation

スパース推定のための一般化条件付き勾配

Following the Leader and Fast Rates in Online Linear Prediction: Curved Constraint Sets and Other Regularities

オンライン線形予測におけるリーダーと高速レートの追跡: 曲線制約セットとその他の規則性

Regularization and the small-ball method II: complexity dependent error rates

正則化とスモールボール法II:複雑性依存のエラー率

Matrix Completion with Noisy Entries and Outliers

ノイズの多いエントリと外れ値による行列補完

Faithfulness of Probability Distributions and Graphs

確率分布とグラフの忠実度

Community Extraction in Multilayer Networks with Heterogeneous Community Structure

異種コミュニティ構造を持つ多層ネットワークにおけるコミュニティ抽出

On Binary Embedding using Circulant Matrices

循環行列を用いたバイナリ埋め込みについて

Variational Fourier Features for Gaussian Processes

ガウス過程の変分フーリエ特徴

HyperTools: a Python Toolbox for Gaining Geometric Insights into High-Dimensional Data

HyperTools: 高次元データに幾何学的な洞察を得るための Python ツールボックス

Automatic Differentiation in Machine Learning: a Survey

機械学習における自動微分:調査

Normal Bandits of Unknown Means and Variances

未知の平均と分散の正規バンディット

Cost-Sensitive Learning with Noisy Labels

ノイズの多いラベルによるコスト重視の学習

Provably Correct Algorithms for Matrix Column Subset Selection with Selectively Sampled Data

選択的にサンプリングされたデータを使用した行列列サブセット選択のための証明可能な正しいアルゴリズム

A Study of the Classification of Low-Dimensional Data with Supervised Manifold Learning

教師あり多様体学習による低次元データの分類に関する一考察

Probabilistic preference learning with the Mallows rank model

マローズランクモデルによる確率的選好学習

Robust Topological Inference: Distance To a Measure and Kernel Distance

ロバストなトポロジカル推論: 測度までの距離とカーネル距離

Training Gaussian Mixture Models at Scale via Coresets

コアセットによる大規模な混合ガウスモデルの学習

Gradient Estimation with Simultaneous Perturbation and Compressive Sensing

摂動と圧縮の同時センシングによる勾配推定

Principled Selection of Hyperparameters in the Latent Dirichlet Allocation Model

潜在ディリクレ配分モデルにおけるハイパーパラメータの原則的選択

Deep Learning the Ising Model Near Criticality

深層学習: 臨界近傍イジングモデル

pomegranate: Fast and Flexible Probabilistic Modeling in Python

pomegranate:Pythonでの高速で柔軟な確率モデリング

Maximum Principle Based Algorithms for Deep Learning

深層学習のための最大原理ベースアルゴリズム

Gradient Hard Thresholding Pursuit

勾配ハードしきい値処理の追求

Risk-Constrained Reinforcement Learning with Percentile Risk Criteria

百分位数リスク基準によるリスク制約付き強化学習

Local Identifiability of l_1-minimization Dictionary Learning: a Sufficient and Almost Necessary Condition

l_1-最小化辞書学習の局所識別可能性：十分かつほぼ必要な条件

In Search of Coherence and Consensus: Measuring the Interpretability of Statistical Topics

一貫性とコンセンサスを求めて:統計的トピックの解釈可能性の測定

On the Behavior of Intrinsically High-Dimensional Spaces: Distances, Direct and Reverse Nearest Neighbors, and Hubness

本質的に高次元空間の振る舞いについて:距離、直接近傍と逆最近傍、およびハブ性

Convergence of Unregularized Online Learning Algorithms

非正則化オンライン学習アルゴリズムの収束

Convergence Analysis of Distributed Inference with Vector-Valued Gaussian Belief Propagation

ベクトル値ガウス信念伝搬を用いた分布推論の収束解析

auDeep: Unsupervised Learning of Representations from Audio with Deep Recurrent Neural Networks

auDeep: ディープ リカレント ニューラル ネットワークによるオーディオからの表現の教師なし学習

On the Stability of Feature Selection Algorithms

特徴選択アルゴリズムの安定性について

Maximum Likelihood Estimation for Mixtures of Spherical Gaussians is NP-hard

球面ガウス分布の混合の最尤推定はNP困難である

The DFS Fused Lasso: Linear-Time Denoising over General Graphs

DFS Fused Lasso: 一般的なグラフ上の線形時間ノイズ除去

Community Detection and Stochastic Block Models: Recent Developments

コミュニティ検出と確率的ブロックモデル:最近の開発

On b-bit Min-wise Hashing for Large-scale Regression and Classification with Sparse Data

大規模回帰とスパースデータ分類のための b ビット最小単位ハッシュ法について

Efficient Learning with a Family of Nonconvex Regularizers by Redistributing Nonconvexity

非凸性再分配による非凸正則化器の族による効率的な学習

Mode-Seeking Clustering and Density Ridge Estimation via Direct Estimation of Density-Derivative-Ratios

密度-微分比の直接推定によるモードシーキングクラスタリングと密度リッジ推定

To Tune or Not to Tune the Number of Trees in Random Forest

ランダムフォレストのツリーの数を調整するか、調整しないか

Divide-and-Conquer for Debiased l_1-norm Support Vector Machine in Ultra-high Dimensions

超高次元における偏りのない l_1 ノルム サポート ベクター マシンの分割統治法

Beyond the Hazard Rate: More Perturbation Algorithms for Adversarial Multi-armed Bandits

ハザード率を超えて:敵対的多腕バンディットのためのさらなる摂動アルゴリズム

On Faster Convergence of Cyclic Block Coordinate Descent-type Methods for Strongly Convex Minimization

強凸最小化のための巡回ブロック座標降下型法の高速収束について

Hyperband: A Novel Bandit-Based Approach to Hyperparameter Optimization

ハイパーバンド:ハイパーパラメータ最適化への新しいバンディットベースのアプローチ

Submatrix localization via message passing

メッセージパッシングによるサブマトリックスのローカライゼーション

Quantized Neural Networks: Training Neural Networks with Low Precision Weights and Activations

量子化ニューラルネットワーク:低精度の重みと活性化によるニューラルネットワークの学習

Significance-based community detection in weighted networks

重み付きネットワークにおける有意性に基づくコミュニティ検出

Kernel Method for Persistence Diagrams via Kernel Embedding and Weight Factor

カーネル埋め込みと重み係数による永続性図のカーネル手法

Pycobra: A Python Toolbox for Ensemble Learning and Visualisation

Pycobra: アンサンブル学習と可視化のための Python ツールボックス

KELP: a Kernel-based Learning Platform

KELP: カーネルベースの学習プラットフォーム

Uncovering Causality from Multivariate Hawkes Integrated Cumulants

多変量ホークス積分キュムラントから因果関係を明らかにする

Making Better Use of the Crowd: How Crowdsourcing Can Advance Machine Learning Research

クラウドソーシングが機械学習研究をどのように進めるか

Enhancing Identification of Causal Effects by Pruning

剪定による因果関係の特定の強化

Active Nearest-Neighbor Learning in Metric Spaces

メトリック空間でのアクティブ最近傍学習

From Predictive Methods to Missing Data Imputation: An Optimization Approach

予測手法から欠損データ補完まで:最適化アプローチ

Saturating Splines and Feature Selection

飽和スプラインとフィーチャー選択

Nonasymptotic convergence of stochastic proximal point methods for constrained convex optimization

制約付き凸最適化のための確率的近位点法の非漸近収束

Simple, Robust and Optimal Ranking from Pairwise Comparisons

ペアワイズ比較からのシンプルで堅牢で最適なランキング

Surprising properties of dropout in deep networks

深層ネットワークにおけるドロップアウトの驚くべき特性

Exact Learning of Lightweight Description Logic Ontologies

軽量記述ロジックオントロジーの正確な学習

Sparse Concordance-assisted Learning for Optimal Treatment Decision

最適な治療決定のためのスパース一致支援学習

Post-Regularization Inference for Time-Varying Nonparanormal Graphical Models

時間変非超正規グラフィカルモデルのための正則化後推論

Permuted and Augmented Stick-Breaking Bayesian Multinomial Regression

順列および拡張スティック破断ベイズ多項回帰

Steering Social Activity: A Stochastic Optimal Control Point Of View

社会活動の舵取り:確率的最適制御視点

The Search Problem in Mixture Models

混合モデルにおける探索問題

An l_∞ Eigenvector Perturbation Bound and Its Application

l_∞ 固有ベクトル摂動限界とその応用

A Tight Bound of Hard Thresholding

ハードしきい値のタイト バウンド

Estimation of Graphical Models through Structured Norm Minimization

構造化ノルム最小化によるグラフィカルモデルの推定

Sparse Exchangeable Graphs and Their Limits via Graphon Processes

グラフオンプロセスによる疎な交換可能グラフとその限界

Weighted SGD for l_p Regression with Randomized Preconditioning

ランダム化前処理による l_p 回帰の加重 SGD

Catalyst Acceleration for First-order Convex Optimization: from Theory to Practice

1次凸最適化のための触媒加速:理論から実践まで

Gaussian Lower Bound for the Information Bottleneck Limit

情報ボトルネックの限界に対するガウス下限

tick: a Python Library for Statistical Learning, with an emphasis on Hawkes Processes and Time-Dependent Models

tick: 統計的学習のためのPythonライブラリで、ホークス過程と時間依存モデルに重点を置いています

SGDLibrary: A MATLAB library for stochastic optimization algorithms

SGDLibrary: 確率的最適化アルゴリズムのための MATLAB ライブラリ

Reward Maximization Under Uncertainty: Leveraging Side-Observations on Networks

不確実性下での報酬最大化:ネットワーク上でのサイドオブザベーションの活用

Simultaneous Clustering and Estimation of Heterogeneous Graphical Models

異種グラフィカルモデルの同時クラスタリングと推定

Sketched Ridge Regression: Optimization Perspective, Statistical Perspective, and Model Averaging

スケッチリッジ回帰: 最適化の観点、統計の観点、モデルの平均化

Compact Convex Projections

コンパクト凸投影

Complete Graphical Characterization and Construction of Adjustment Sets in Markov Equivalence Classes of Ancestral Graphs

祖先グラフのマルコフ同値クラスにおける調整セットの完全なグラフィカルな特性評価と構築

Katyusha: The First Direct Acceleration of Stochastic Gradient Methods

カチューシャ:確率的勾配法の最初の直接加速

Average Stability is Invariant to Data Preconditioning. Implications to Exp-concave Empirical Risk Minimization

平均安定性はデータの前処理に対して不変である。指数凹関数の経験的リスク最小化への影響

Parallelizing Stochastic Gradient Descent for Least Squares Regression: Mini-batching, Averaging, and Model Misspecification

最小二乗回帰のための確率的勾配降下法の並列化: ミニバッチ処理、平均化、およびモデルの誤指定

Learning Quadratic Variance Function (QVF) DAG Models via OverDispersion Scoring (ODS)

過剰分散スコアリング (ODS) による二次分散関数 (QVF) DAG モデルの学習

Improved spectral community detection in large heterogeneous networks

大規模な異種ネットワークにおけるスペクトルコミュニティ検出の改善

Statistical Inference on Random Dot Product Graphs: a Survey

ランダム内積グラフにおける統計的推論:調査

Rate of Convergence of K-Nearest-Neighbor Classification Rule

K近傍分類ルールの収束率

A Theory of Learning with Corrupted Labels

壊れたラベルを持つ学習理論

Interactive Algorithms: Pool, Stream and Precognitive Stream

インタラクティブアルゴリズム:プール、ストリーム、プリコグニティブストリーム

CoCoA: A General Framework for Communication-Efficient Distributed Optimization

CoCoA:通信効率の高い分散最適化のための一般的なフレームワーク

Concentration inequalities for empirical processes of linear time series

線形時系列の経験的過程における濃度不等式

A Cluster Elastic Net for Multivariate Regression

多変量回帰のためのクラスタ弾性ネット

Characteristic and Universal Tensor Product Kernels

特性およびユニバーサルテンソルプロダクトカーネル

Learning Certifiably Optimal Rule Lists for Categorical Data

カテゴリカルデータの認定可能な最適ルールリストの学習

Volume 19 (Year: 2018 / Papers: 84)

Numerical Analysis near Singularities in RBF Networks

RBFネットワークにおける特異点近傍数値解析

A Two-Stage Penalized Least Squares Method for Constructing Large Systems of Structural Equations

構造方程式の大規模システムを構築するための2段階ペナルティ付き最小二乗法

Approximate Submodularity and its Applications: Subset Selection, Sparse Approximation and Dictionary Selection

近似部分モジュラ性とその応用:サブセット選択、スパース近似、辞書選択

A Hidden Absorbing Semi-Markov Model for Informatively Censored Temporal Data: Learning and Inference

情報打ち切り時間データのための隠れ吸収セミマルコフモデル:学習と推論

Can We Trust the Bootstrap in High-dimensions? The Case of Linear Models

ブートストラップを高次元で信頼できますか?線形モデルの場合

RSG: Beating Subgradient Method without Smoothness and Strong Convexity

RSG:滑らかさと強い凸性のないサブグラディエント法を打ち負かす

Patchwork Kriging for Large-scale Gaussian Process Regression

大規模ガウス過程回帰のためのパッチワーククリギング

Scalable Bayes via Barycenter in Wasserstein Space

ワッサーシュタイン空間の重心によるスケーラブルベイズ

Experience Selection in Deep Reinforcement Learning for Control

制御のための深層強化学習における経験選択

A Constructive Approach to L_0 Penalized Regression

L_0ペナルティ回帰への建設的アプローチ

Change-Point Computation for Large Graphical Models: A Scalable Algorithm for Gaussian Graphical Models with Change-Points

大規模グラフィカルモデルに対する変化点計算:変化点を持つガウスグラフィカルモデルのためのスケーラブルなアルゴリズム

Statistical Analysis and Parameter Selection for Mapper

マッパーの統計分析とパラメータ選択

A Robust Learning Approach for Regression Models Based on Distributionally Robust Optimization

分布ロバスト最適化に基づく回帰モデルのためのロバスト学習アプローチ

Model-Free Trajectory-based Policy Optimization with Monotonic Improvement

単調な改善によるモデルフリーの軌跡ベースのポリシー最適化

Regularized Optimal Transport and the Rot Mover’s Distance

正則化された最適輸送とロットムーバーの距離

ELFI: Engine for Likelihood-Free Inference

ELFI:尤度フリー推論のためのエンジン

Streaming kernel regression with provably adaptive mean, variance, and regularization

証明可能な適応平均、分散、正則化によるストリーミング カーネル回帰

Dual Principal Component Pursuit

デュアルプリンシパルコンポーネントの追求

Distributed Proximal Gradient Algorithm for Partially Asynchronous Computer Clusters

部分非同期コンピュータクラスタのための分布近位勾配アルゴリズム

Refining the Confidence Level for Optimistic Bandit Strategies

楽観的バンディット戦略の信頼レベルの改良

ThunderSVM: A Fast SVM Library on GPUs and CPUs

ThunderSVM:GPUとCPU上の高速SVMライブラリ

Robust Synthetic Control

堅牢な合成制御

Reverse Iterative Volume Sampling for Linear Regression

線形回帰のための逆反復ボリュームサンプリング

Universal discrete-time reservoir computers with stochastic inputs and linear readouts using non-homogeneous state-affine systems

非均質な状態アフィンシステムを用いた確率的入力と線形読み出しを備えたユニバーサル離散時間貯留層コンピュータ

Deep Hidden Physics Models: Deep Learning of Nonlinear Partial Differential Equations

深層物理モデル: 非線形偏微分方程式の深層学習

OpenEnsembles: A Python Resource for Ensemble Clustering

OpenEnsembles: アンサンブル クラスタリングのための Python リソース

Importance Sampling for Minibatches

ミニバッチの重要度サンプリング

Generalized Rank-Breaking: Computational and Statistical Tradeoffs

一般化ランクブレーク:計算と統計のトレードオフ

Gradient Descent Learns Linear Dynamical Systems

勾配降下法による線形力学系の学習

Parallelizing Spectrally Regularized Kernel Algorithms

スペクトル正則化カーネル アルゴリズムの並列化

A Direct Approach for Sparse Quadratic Discriminant Analysis

スパース二次判別解析のための直接的アプローチ

Distribution-Specific Hardness of Learning Neural Networks

学習ニューラルネットワークの分布特異的な難易度

Goodness-of-Fit Tests for Random Partitions via Symmetric Polynomials

対称多項式によるランダム分割の適合度検定

A Spectral Approach for the Design of Experiments: Design, Analysis and Algorithms

実験計画法のためのスペクトルアプローチ:設計、分析、アルゴリズム

Kernel Density Estimation for Dynamical Systems

動的システムのカーネル密度推定

Invariant Models for Causal Transfer Learning

因果伝達学習のための不変モデル

The xyz algorithm for fast interaction search in high-dimensional data

高次元データにおける高速インタラクション探索のためのxyzアルゴリズム

Local Rademacher Complexity-based Learning Guarantees for Multi-Task Learning

マルチタスク学習のためのローカル Rademacher 複雑性ベース学習保証

State-by-state Minimax Adaptive Estimation for Nonparametric Hidden Markov Models

ノンパラメトリック隠れマルコフモデルの状態ごとのミニマックス適応推定

Learning from Comparisons and Choices

比較と選択から学ぶ

Connections with Robust PCA and the Role of Emergent Sparsity in Variational Autoencoder Models

ロバストPCAとの接続と変分自己符号化器モデルにおける創発的スパース性の役割

An Efficient and Effective Generic Agglomerative Hierarchical Clustering Approach

効率的で効果的な汎用凝集階層クラスタリングアプローチ

Markov Blanket and Markov Boundary of Multiple Variables

多重変数のマルコフブランケットとマルコフ境界

Kernel Distribution Embeddings: Universal Kernels, Characteristic Kernels and Kernel Metrics on Distributions

カーネルディストリビューションの埋め込み: ユニバーサルカーネル、特性カーネル、ディストリビューションのカーネルメトリクス

Random Forests, Decision Trees, and Categorical Predictors: The “Absent Levels” Problem

ランダム フォレスト、決定木、およびカテゴリ予測子: “不在レベル” 問題

On Tight Bounds for the Lasso

投げ縄のタイトな境界で

Harmonic Mean Iteratively Reweighted Least Squares for Low-Rank Matrix Recovery

調和平均による低ランク行列回復のための反復再重み付け最小二乗法

On Generalized Bellman Equations and Temporal-Difference Learning

一般化ベルマン方程式と時間差分学習について

Design and Analysis of the NIPS 2016 Review Process

NIPS 2016レビュープロセスの設計と分析

Emergence of Invariance and Disentanglement in Deep Representations

深層表現における不変性と解絡みの顕在化

Covariances, Robustness, and Variational Bayes

共分散、ロバスト性、変分ベイズ

Accelerating Cross-Validation in Multinomial Logistic Regression with l_1-Regularization

l_1-正則化による多項ロジスティック回帰のクロス検証の高速化

Profile-Based Bandit with Unknown Profiles

プロファイルベースのバンディットと不明なプロファイル

How Deep Are Deep Gaussian Processes?

ディープガウス過程の深さはどれくらいですか?

Fast MCMC Sampling Algorithms on Polytopes

ポリトープ上の高速MCMCサンプリングアルゴリズム

Modular Proximal Optimization for Multidimensional Total-Variation Regularization

多次元全変動正則化のためのモジュール式近位最適化

On Semiparametric Exponential Family Graphical Models

セミパラメトリック指数族グラフィカルモデルについて

Theoretical Analysis of Cross-Validation for Estimating the Risk of the K-Nearest Neighbor Classifier

K-最近傍分類器のリスク推定のための交差検証の理論的解析

Maximum Selection and Sorting with Adversarial Comparators

敵対的コンパレータによる最大選択とソート

A New and Flexible Approach to the Analysis of Paired Comparison Data

対応比較データの分析に対する新しい柔軟なアプローチ

Simple Classification Using Binary Data

バイナリデータを使用した単純な分類

Hinge-Minimax Learner for the Ensemble of Hyperplanes

超平面の集合に対するヒンジ・ミニマックス学習器

Short-term Sparse Portfolio Optimization Based on Alternating Direction Method of Multipliers

乗算器の交互方向法に基づく短期スパースポートフォリオ最適化

Scaling up Data Augmentation MCMC via Calibration

キャリブレーションによるデータ拡張MCMCのスケールアップ

Extrapolating Expected Accuracies for Large Multi-Class Problems

大規模なマルチクラス問題に対する期待精度の推定

Inference via Low-Dimensional Couplings

低次元結合による推論

Efficient Bayesian Inference of Sigmoidal Gaussian Cox Processes

シグモイド・ガウス・コックス過程の効率的なベイズ推定

Multivariate Bayesian Structural Time Series Model

多変量ベイズ構造時系列モデル

Inverse Reinforcement Learning via Nonparametric Spatio-Temporal Subgoal Modeling

ノンパラメトリック時空間サブゴールモデリングによる逆強化学習

The Implicit Bias of Gradient Descent on Separable Data

分離可能なデータに対する勾配降下法の暗黙的なバイアス

Optimal Quantum Sample Complexity of Learning Algorithms

学習アルゴリズムの最適な量子サンプルの複雑さ

Scikit-Multiflow: A Multi-output Streaming Framework

scikit-multiflow:マルチ出力ストリーミングフレームワーク

Optimal Bounds for Johnson-Lindenstrauss Transformations

ジョンソン・リンデンシュトラウス変換の最適境界

An efficient distributed learning algorithm based on effective local functional approximations

効果的な局所関数近似に基づく効率的な分散学習アルゴリズム

Sparse Estimation in Ising Model via Penalized Monte Carlo Methods

ペナルティモンテカルロ法によるイジングモデルにおけるスパース推定

Using Side Information to Reliably Learn Low-Rank Matrices from Missing and Corrupted Observations

サイド情報を使用して、欠落した観測値や破損した観測値から低ランク行列を確実に学習

A Note on Quickly Sampling a Sparse Matrix with Low Rank Expectation

低ランク期待値を持つスパース行列の高速サンプリングに関する注意

Online Bootstrap Confidence Intervals for the Stochastic Gradient Descent Estimator

確率的勾配降下推定量のオンラインブートストラップ信頼区間

A Random Matrix Analysis and Improvement of Semi-Supervised Learning for Large Dimensional Data

大次元データに対する半教師あり学習のランダム行列解析と改良

Robust PCA by Manifold Optimization

多様体最適化によるロバストPCA

Improved Asynchronous Parallel Optimization Analysis for Stochastic Incremental Methods

確率的インクリメンタル法のための非同期並列最適化解析の改善

Clustering is semidefinitely not that hard: Nonnegative SDP for manifold disentangling

クラスタリングは半無限にそれほど難しくない: 多様体のもつれ解消のための非負の SDP

Seglearn: A Python Package for Learning Sequences and Time Series

Seglearn:シーケンスと時系列を学習するためのPythonパッケージ

DALEX: Explainers for Complex Predictive Models in R

DALEX: R での複雑な予測モデルの説明

Volume 20 (Year: 2019 / Papers: 184)

Adaptation Based on Generalized Discrepancy

一般化不一致に基づく適応

Transport Analysis of Infinitely Deep Neural Network

無限深層ニューラルネットワークのトランスポート解析

Parsimonious Online Learning with Kernels via Sparse Projections in Function Space

関数空間におけるスパース投影によるカーネルを用いた倹約的なオンライン学習

Convergence Rate of a Simulated Annealing Algorithm with Noisy Observations

ノイズの多い観測値を持つシミュレーテッド アニーリング アルゴリズムの収束率

Non-Convex Projected Gradient Descent for Generalized Low-Rank Tensor Regression

一般化低ランクテンソル回帰のための非凸投影勾配降下法

scikit-multilearn: A Python library for Multi-Label Classification

scikit-multilearn: マルチラベル分類のためのPythonライブラリ

Scalable Approximations for Generalized Linear Problems

一般化線形問題に対するスケーラブルな近似

Forward-Backward Selection with Early Dropping

アーリードロップによるフォワード/バックワード選択

Dynamic Pricing in High-dimensions

高次元でのダイナミックプライシング

Graphical Lasso and Thresholding: Equivalence and Closed-form Solutions

グラフィカルラッソとしきい値処理: 等価性と閉形式解

An Approach to One-Bit Compressed Sensing Based on Probably Approximately Correct Learning Theory

おそらく近似的学習理論に基づく1ビット圧縮センシングへのアプローチ

Scalable Kernel K-Means Clustering with Nystrom Approximation: Relative-Error Bounds

ニストローム近似によるスケーラブルカーネルK平均クラスタリング：相対誤差境界

Train and Test Tightness of LP Relaxations in Structured Prediction

構造化予測におけるLP緩和の学習とテストの厳密性

Approximations of the Restless Bandit Problem

レストレス・バンディット問題の近似

Automated Scalable Bayesian Inference via Hilbert Coresets

ヒルベルトコアセットによる自動化されたスケーラブルなベイズ推論

Smooth neighborhood recommender systems

スムーズなネイバーフッドレコメンダーシステム

Delay and Cooperation in Nonstochastic Bandits

非確率的バンディットにおける遅延と協力

Multiplicative local linear hazard estimation and best one-sided cross-validation

乗法的局所線形ハザード推定と最良の片側交差検証

spark-crowd: A Spark Package for Learning from Crowdsourced Big Data

spark-crowd: クラウドソーシングされたビッグデータから学ぶための Spark パッケージ

Accelerated Alternating Projections for Robust Principal Component Analysis

ロバストな主成分分析のための加速交互投影

Spectrum Estimation from a Few Entries

いくつかのエントリからのスペクトル推定

Random Feature-based Online Multi-kernel Learning in Environments with Unknown Dynamics

未知のダイナミクスを持つ環境におけるランダム特徴量ベースのオンラインマルチカーネル学習

Determining the Number of Latent Factors in Statistical Multi-Relational Learning

統計的多重関係学習における潜在因子数の決定

Joint PLDA for Simultaneous Modeling of Two Factors

2つの因子の同時モデリングのためのジョイントPLDA

Group Invariance, Stability to Deformations, and Complexity of Deep Convolutional Representations

群不変性、変形に対する安定性、および深層畳み込み表現の複雑さ

TensorLy: Tensor Learning in Python

TensorLy: Python でのテンソル学習

Monotone Learning with Rectified Wire Networks

整流ワイヤネットワークによる単調学習

Pyro: Deep Universal Probabilistic Programming

Pyro:ディープユニバーサル確率プログラミング

Iterated Learning in Dynamic Social Networks

動的ソーシャルネットワークにおける反復学習

Exact Clustering of Weighted Graphs via Semidefinite Programming

半定値計画法による重み付きグラフの厳密クラスタリング

Kernels for Sequentially Ordered Data

順次順序付けされたデータのカーネル

NetSDM: Semantic Data Mining with Network Analysis

NetSDM: ネットワーク分析によるセマンティック データ マイニング

The Relationship Between Agnostic Selective Classification, Active Learning and the Disagreement Coefficient

不可知論的選択的分類、アクティブラーニング、不一致係数の関係

Matched Bipartite Block Model with Covariates

共変量を持つ一致した二部構成ブロックモデル

Optimal Policies for Observing Time Series and Related Restless Bandit Problems

時系列と関連するレストレスバンディットの問題を監視するための最適方策

A New Approach to Laplacian Solvers and Flow Problems

ラプラシアンソルバーと流れ問題への新しいアプローチ

A Well-Tempered Landscape for Non-convex Robust Subspace Recovery

非凸型のロバストな部分空間回復のための整えられたランドスケープ

Approximation Hardness for A Class of Sparse Optimization Problems

Aクラスのスパース最適化問題の近似硬さ

A Bootstrap Method for Error Estimation in Randomized Matrix Multiplication

ランダム化行列乗算における誤差推定のためのブートストラップ法

Stochastic Modified Equations and Dynamics of Stochastic Gradient Algorithms I: Mathematical Foundations

確率的修正方程式と確率的勾配アルゴリズムのダイナミクス I: 数学的基礎

Decontamination of Mutual Contamination Models

相互汚染モデルの除染

Utilizing Second Order Information in Minibatch Stochastic Variance Reduced Proximal Iterations

ミニバッチ確率的分散での 2 次情報の利用により、近位反復が減少しました

DSCOVR: Randomized Primal-Dual Block Coordinate Algorithms for Asynchronous Distributed Optimization

DSCOVR: 非同期分散最適化のためのランダム化主双対ブロック座標アルゴリズム

Picasso: A Sparse Learning Library for High Dimensional Data Analysis in R and Python

Picasso: R と Python での高次元データ分析のためのスパース学習ライブラリ

Robust Frequent Directions with Application in Online Learning

オンライン学習における応用による堅牢で頻繁な指示

Boosted Kernel Ridge Regression: Optimal Learning Rates and Early Stopping

ブースト カーネル リッジ回帰: 最適な学習率と早期停止

Analysis of spectral clustering algorithms for community detection: the general bipartite setting

コミュニティ検出のためのスペクトルクラスタリングアルゴリズムの解析:一般的な二者構成設定

Efficient augmentation and relaxation learning for individualized treatment rules using observational data

観察データを用いた個別化治療ルールのための効率的な拡張・緩和学習

Using Simulation to Improve Sample-Efficiency of Bayesian Optimization for Bipedal Robots

シミュレーションを使用した二足歩行ロボットのベイズ最適化のサンプル効率の向上

No-Regret Bayesian Optimization with Unknown Hyperparameters

未知のハイパーパラメータによる後悔のないベイズ最適化

Bayesian Combination of Probabilistic Classifiers using Multivariate Normal Mixtures

多変量正規混合を使用した確率的分類器のベイジアン組み合わせ

Thompson Sampling Guided Stochastic Searching on the Line for Deceptive Environments with Applications to Root-Finding Problems

トンプソン・サンプリングによる、ルート探索問題への応用を伴う欺瞞環境の線上における確率的探索

Tunability: Importance of Hyperparameters of Machine Learning Algorithms

調整可能性:機械学習アルゴリズムのハイパーパラメータの重要性

Deep Reinforcement Learning for Swarm Systems

群集システムのための深層強化学習

Neural Architecture Search: A Survey

ニューラルアーキテクチャ検索:調査

Near Optimal Frequent Directions for Sketching Dense and Sparse Matrices

密集した行列とまばらな行列をスケッチするためのほぼ最適な頻繁な方向

Multi-class Heterogeneous Domain Adaptation

マルチクラス異種ドメイン適応

The Common-directions Method for Regularized Empirical Risk Minimization

正則化経験的リスク最小化のための共通方向法

Kernel Approximation Methods for Speech Recognition

音声認識のためのカーネル近似法

Robust Estimation of Derivatives Using Locally Weighted Least Absolute Deviation Regression

局所加重最小絶対偏差回帰を用いた導関数のロバスト推定

The Sup-norm Perturbation of HOSVD and Low Rank Tensor Denoising

HOSVD の超ノルム摂動と低ランクテンソルノイズ除去

Multi-scale Online Learning: Theory and Applications to Online Auctions and Pricing

マルチスケール・オンライン学習:理論とオンラインオークション・価格設定への応用

Nearly-tight VC-dimension and Pseudodimension Bounds for Piecewise Linear Neural Networks

区分線形ニューラルネットワークのためのほぼタイトなVC次元と擬似次元の範囲

A Representer Theorem for Deep Kernel Learning

深層カーネル学習のための表現定理

Active Learning for Cost-Sensitive Classification

コストに敏感な分類のためのアクティブラーニング

Proximal Distance Algorithms: Theory and Practice

近位距離アルゴリズム:理論と実践

Learnability of Solutions to Conjunctive Queries

接続クエリに対する解の学習可能性

Variance-based Regularization with Convex Objectives

凸目的関数による分散ベースの正則化

On Consistent Vertex Nomination Schemes

一貫性のある頂点指名スキームについて

Semi-Analytic Resampling in Lasso

Lassoでのセミアナリサンプリング

Lazifying Conditional Gradient Algorithms

条件付き勾配アルゴリズムのラジファイ

Redundancy Techniques for Straggler Mitigation in Distributed Optimization and Learning

分散最適化と学習におけるストラグラー緩和のための冗長性技術

Analysis of Langevin Monte Carlo via Convex Optimization

凸最適化によるランジュバン・モンテカルロの解析

Deep Optimal Stopping

ディープ・オプティマル・ストップ

Fairness Constraints: A Flexible Approach for Fair Classification

公平性の制約: 公正な分類のための柔軟なアプローチ

Generalized Score Matching for Non-Negative Data

非否定データの一般化スコアマッチング

Nonuniformity of P-values Can Occur Early in Diverging Dimensions

p値の不均一性は、次元の発散の早い段階で発生する可能性があります

Prediction Risk for the Horseshoe Regression

ホースシュー回帰の予測リスク

Quantification Under Prior Probability Shift: the Ratio Estimator and its Extensions

事前確率シフト下での定量化:比推定量とその拡張

Learning to Match via Inverse Optimal Transport

逆最適輸送によるマッチングの学習

Tight Lower Bounds on the VC-dimension of Geometric Set Systems

幾何学的集合システムのVC次元の厳密な下限

SMART: An Open Source Data Labeling Platform for Supervised Learning

SMART:教師あり学習のためのオープンソースのデータラベリングプラットフォーム

On the optimality of the Hedge algorithm in the stochastic regime

確率論的領域におけるヘッジアルゴリズムの最適性について

Differentiable Game Mechanics

微分可能なゲームの仕組み

Bayesian Space-Time Partitioning by Sampling and Pruning Spanning Trees

スパニングツリーのサンプリングと枝刈りによるベイジアン時空間分割

Streaming Principal Component Analysis From Incomplete Data

不完全データからの主成分分析のストリーミング

An asymptotic analysis of distributed nonparametric methods

分布ノンパラメトリック法の漸近解析

Model Selection via the VC Dimension

VCディメンションによるモデル選択

Dependent relevance determination for smooth and structured sparse regression

平滑回帰と構造化スパース回帰の従属関連性の決定

A Particle-Based Variational Approach to Bayesian Non-negative Matrix Factorization

ベイズ非負行列因数分解への粒子ベース変分法

Best Arm Identification for Contaminated Bandits

汚染された盗賊のための最高の腕の識別

AffectiveTweets: a Weka Package for Analyzing Affect in Tweets

AffectiveTweets: ツイート内の感情を分析するための Weka パッケージ

iNNvestigate Neural Networks!

iNNvestigateニューラルネットワーク!

Simultaneous Private Learning of Multiple Concepts

複数の概念の同時プライベート学習

High-Dimensional Poisson Structural Equation Model Learning via l_1-Regularized Regression

l_1-正規化回帰による高次元ポアソン構造方程式モデルの学習

PyOD: A Python Toolbox for Scalable Outlier Detection

PyOD: スケーラブルな外れ値検出のための Python ツールボックス

Relative Error Bound Analysis for Nuclear Norm Regularized Matrix Completion

核ノルム正則化行列完成のための相対誤差範囲解析

Adaptive Geometric Multiscale Approximations for Intrinsically Low-dimensional Data

本質的に低次元データのための適応幾何学的マルチスケール近似

Change Surfaces for Expressive Multidimensional Changepoints and Counterfactual Prediction

表現力豊かな多次元変化点と反事実予測のための変更曲面

Hamiltonian Monte Carlo with Energy Conserving Subsampling

ハミルトニアン・モンテカルロとエネルギー保存サブサンプリング

Low Permutation-rank Matrices: Structural Properties and Noisy Completion

低順列ランク行列:構造特性とノイズ補完

Non-Convex Matrix Completion and Related Problems via Strong Duality

非凸行列補完と強双対性による関連問題

Regularization via Mass Transportation

大量輸送による正規化

Complete Search for Feature Selection in Decision Trees

デシジョンツリーでの機能選択の完全検索

Optimal Transport: Fast Probabilistic Approximation with Exact Solvers

最適輸送: 正確確率ソルバーによる高速確率近似

Solving the OSCAR and SLOPE Models Using a Semismooth Newton-Based Augmented Lagrangian Method

半平滑ニュートンベースの拡張ラグランジュ法を使用したOSCARモデルとSLOPEモデルの解法

Scalable Interpretable Multi-Response Regression via SEED

SEEDによるスケーラブルで解釈可能な多重応答回帰

Maximum Likelihood for Gaussian Process Classification and Generalized Linear Mixed Models under Case-Control Sampling

ケースコントロールサンプリング下におけるガウス過程分類と一般化線形混合モデルの最尤法

Learning Unfaithful K-separable Gaussian Graphical Models

不忠実な K-分離可能なガウス グラフィカル モデルの学習

A Representer Theorem for Deep Neural Networks

深層ニューラルネットワークのための表現定理

An Efficient Two Step Algorithm for High Dimensional Change Point Regression Models Without Grid Search

グリッド探索を使用しない高次元変化点回帰モデルのための効率的な2ステップアルゴリズム

Measuring the Effects of Data Parallelism on Neural Network Training

ニューラルネットワークの学習に対するデータ並列処理の影響の測定

Distributed Inference for Linear Support Vector Machine

線形サポートベクトルマシンの分散推論

Sharp Restricted Isometry Bounds for the Inexistence of Spurious Local Minima in Nonconvex Matrix Recovery

非凸行列回復におけるスプリアス局所最小値の非存在に対するシャープ制限アイソメトリ境界

Learning Attribute Patterns in High-Dimensional Structured Latent Attribute Models

高次元構造化潜在属性モデルにおける属性パターンの学習

Graph Reduction with Spectral and Cut Guarantees

スペクトルとカットの保証によるグラフ削減

Generic Inference in Latent Gaussian Process Models

潜在ガウス過程モデルにおける一般推論

Binarsity: a penalization for one-hot encoded features in linear supervised learning

二項性:線形教師あり学習におけるワンホット符号化特徴に対するペナルティ

Layer-Wise Learning Strategy for Nonparametric Tensor Product Smoothing Spline Regression and Graphical Models

ノンパラメトリック、テンソル積、平滑化、スプライン回帰、およびグラフィカルモデルのための層単位学習戦略

Ivanov-Regularised Least-Squares Estimators over Large RKHSs and Their Interpolation Spaces

大規模 RKHS とその補間空間上のイワノフ正規化最小二乗推定量

Scaling Up Sparse Support Vector Machines by Simultaneous Feature and Sample Reduction

特徴量とサンプルの同時削減によるスパースサポートベクターマシンのスケールアップ

Approximate Profile Maximum Likelihood

プロファイルの最尤法の近似値

ADMMBO: Bayesian Optimization with Unknown Constraints using ADMM

ADMMBO: ADMM を使用した未知制約によるベイズ最適化

Deep Exploration via Randomized Value Functions

ランダム化された値関数による詳細な探索

ORCA: A Matlab/Octave Toolbox for Ordinal Regression

ORCA:順序回帰のためのMatlab/Octaveツールボックス

Learning Representations of Persistence Barcodes

永続性バーコードの表現の学習

Causal Learning via Manifold Regularization

多様体正則化による因果学習

Unsupervised Basis Function Adaptation for Reinforcement Learning

強化学習のための教師なし基底関数適応

Time-to-Event Prediction with Neural Networks and Cox Regression

ニューラルネットワークとCox回帰によるイベントまでの時間予測

Logical Explanations for Deep Relational Machines Using Relevance Information

関連性情報を使用した深層リレーショナルマシンの論理的説明

Decoupling Sparsity and Smoothness in the Dirichlet Variational Autoencoder Topic Model

ディリクレ変分オートエンコーダ トピック モデルにおけるスパース性と滑らかさの分離

More Efficient Estimation for Logistic Regression with Optimal Subsamples

最適なサブサンプルを使用したロジスティック回帰のより効率的な推定

Spurious Valleys in One-hidden-layer Neural Network Optimization Landscapes

1隠れ層ニューラルネットワーク最適化ランドスケープにおけるスプリアスバレー

Stochastic Variance-Reduced Cubic Regularization Methods

確率的分散低減 3 次正則化法

Gaussian Processes with Linear Operator Inequality Constraints

線形演算子の不等式制約を持つガウス過程

Local Regularization of Noisy Point Clouds: Improved Global Geometric Estimates and Data Analysis

ノイズの多い点群の局所正則化:改善されたグローバル幾何学的推定とデータ分析

Multiclass Boosting: Margins, Codewords, Losses, and Algorithms

多クラス ブースティング: マージン、コードワード、損失、アルゴリズム

Generalized Maximum Entropy Estimation

一般化最大エントロピー推定

Decentralized Dictionary Learning Over Time-Varying Digraphs

時間変動ダイグラフ上の分散辞書学習

Nonparametric Bayesian Aggregation for Massive Data

大規模データのためのノンパラメトリックベイズ集約

Provably Accurate Double-Sparse Coding

証明可能な精度のダブルスパース符号化

Model-free Nonconvex Matrix Completion: Local Minima Analysis and Applications in Memory-efficient Kernel PCA

モデルフリーの非凸行列補完:メモリ効率の良いカーネルPCAにおける局所最小値解析と応用

Minimal Sample Subspace Learning: Theory and Algorithms

最小サンプル部分空間学習:理論とアルゴリズム

Convergence of Gaussian Belief Propagation Under General Pairwise Factorization: Connecting Gaussian MRF with Pairwise Linear Gaussian Model

一般ペアワイズ因数分解におけるガウス信念伝搬の収束:ガウスMRFとペアワイズ線形ガウスモデルの接続

Bayesian Optimization for Policy Search via Online-Offline Experimentation

オンライン-オフライン実験による方策探索のためのベイズ最適化

Characterizing the Sample Complexity of Pure Private Learners

純粋プライベート学習者のサンプルの複雑さの特性評価

Robustifying Independent Component Analysis by Adjusting for Group-Wise Stationary Noise

グループごとの定常ノイズの調整による独立成分解析のロバスト化

Collective Matrix Completion

コレクティブマトリックスコンプリート

On Asymptotic and Finite-Time Optimality of Bayesian Predictors

ベイズ予測子の漸近的および有限時間最適性について

Learning Optimized Risk Scores

最適化されたリスクスコアの学習

Nonparametric Estimation of Probability Density Functions of Random Persistence Diagrams

ランダム永続性図の確率密度関数のノンパラメトリック推定

High-dimensional Varying Index Coefficient Models via Stein’s Identity

スタインの恒等式による高次元可変指数係数モデル

Approximation Algorithms for Stochastic Clustering

確率的クラスタリングのための近似アルゴリズム

Convergence Guarantees for a Class of Non-convex and Non-smooth Optimization Problems

非凸最適化問題と非平滑最適化問題のクラスに対する収束保証

Quantifying Uncertainty in Online Regression Forests

オンライン回帰フォレストにおける不確実性の定量化

SimpleDet: A Simple and Versatile Distributed Framework for Object Detection and Instance Recognition

SimpleDet: オブジェクト検出とインスタンス認識のためのシンプルで汎用性の高い分散フレームワーク

Simultaneous Phase Retrieval and Blind Deconvolution via Convex Programming

凸型プログラミングによる位相回収とブラインドデコンボリューションの同時実行

GraSPy: Graph Statistics in Python

GraSPy:Pythonのグラフ統計

Optimal Convergence Rates for Convex Distributed Optimization in Networks

ネットワークにおける凸型分散最適化の最適収束率

Learning by Unsupervised Nonlinear Diffusion

教師なし非線形拡散による学習

Sparse Kernel Regression with Coefficient-based l_q-regularization

係数ベースの l_q 正則化によるスパースカーネル回帰

A Kernel Multiple Change-point Algorithm via Model Selection

モデル選択によるカーネル複数変更点アルゴリズム

Two-Layer Feature Reduction for Sparse-Group Lasso via Decomposition of Convex Sets

凸集合の分解による疎群Lassoの2層特徴削減

The Reduced PC-Algorithm: Improved Causal Structure Learning in Large Random Networks

縮小されたPCアルゴリズム:大規模ランダムネットワークにおける因果構造学習の改善

On the Convergence of Gaussian Belief Propagation with Nodes of Arbitrary Size

任意のサイズのノードを持つガウスの信念伝播の収束について

Unsupervised Evaluation and Weighted Aggregation of Ranked Classification Predictions

ランク付けされた分類予測の教師なし評価と重み付け集計

Stochastic Canonical Correlation Analysis

確率的正準相関分析

Determinantal Point Processes for Coresets

コアセットの決定点過程

Embarrassingly Parallel Inference for Gaussian Processes

ガウス過程の恥ずかしいほどの並列推論

DBSCAN: Optimal Rates For Density-Based Cluster Estimation

DBSCAN: 密度ベースのクラスター推定の最適レート

Shared Subspace Models for Multi-Group Covariance Estimation

マルチグループ共分散推定のための共有部分空間モデル

Optimization with Non-Differentiable Constraints with Applications to Fairness, Recall, Churn, and Other Goals

公平性、再現率、チャーン、およびその他の目標への適用による微分不可能な制約による最適化

Fast Automatic Smoothing for Generalized Additive Models

一般化加法モデルの高速自動平滑化

Learning Overcomplete, Low Coherence Dictionaries with Linear Inference

線形推論による過剰完全で低コヒーレンス辞書の学習

DataWig: Missing Value Imputation for Tables

DataWig: テーブルの欠損値補完

New Convergence Aspects of Stochastic Gradient Algorithms

確率的勾配アルゴリズムの新たな収束の側面

All Models are Wrong, but Many are Useful: Learning a Variable’s Importance by Studying an Entire Class of Prediction Models Simultaneously

すべてのモデルは間違っているが、多くは有用である: 予測モデルのクラス全体を同時に研究することで変数の重要度を学ぶ

Morpho-MNIST: Quantitative Assessment and Diagnostics for Representation Learning

Morpho-MNIST:表現学習のための定量的評価と診断

Differentiable reservoir computing

微分可能な貯留層コンピューティング

DPPy: DPP Sampling with Python

DPPy: Python による DPP サンプリング

Neural Empirical Bayes

ニューラル経験的ベイズ

Model Selection in Bayesian Neural Networks via Horseshoe Priors

馬蹄形事前分布によるベイジアンニューラルネットワークにおけるモデル選択

Log-concave sampling: Metropolis-Hastings algorithms are fast

対数凹型サンプリング:メトロポリス・ヘイスティングス・アルゴリズムは高速

Why do deep convolutional networks generalize so poorly to small image transformations?

なぜ深い畳み込みネットワークは、小さな画像変換にあまり一般化されないのでしょうか?

Volume 21 (Year: 2020 / Papers: 252)

A Low Complexity Algorithm with O(√T) Regret and O(1) Constraint Violations for Online Convex Optimization with Long Term Constraints

長期制約によるオンライン凸最適化のためのO(√T)リグレットとO(1)制約違反を伴う低複雑性アルゴリズム

A Statistical Learning Approach to Modal Regression

モーダル回帰への統計的学習アプローチ

A Model of Fake Data in Data-driven Analysis

データ駆動型分析におけるフェイクデータのモデル

Universal Latent Space Model Fitting for Large Networks with Edge Covariates

エッジ共変量を持つ大規模ネットワークのためのユニバーサル潜在空間モデルのフィッティング

Lower Bounds for Parallel and Randomized Convex Optimization

並列およびランダム化凸最適化の下限

Path-Based Spectral Clustering: Guarantees, Robustness to Outliers, and Fast Algorithms

パスベースのスペクトルクラスタリング:保証、外れ値に対するロバスト性、高速アルゴリズム

Target Propagation in Recurrent Neural Networks

リカレントニューラルネットワークにおけるターゲット伝播

DESlib: A Dynamic ensemble selection library in Python

DESlib: Python の動的アンサンブル選択ライブラリ

On Mahalanobis Distance in Functional Settings

機能設定におけるマハラノビス距離について

Online Sufficient Dimension Reduction Through Sliced Inverse Regression

スライス逆回帰によるオンラインの十分な次元削減

Weighted Message Passing and Minimum Energy Flow for Heterogeneous Stochastic Block Models with Side Information

サイド情報を持つ異種確率的ブロックモデルのための重み付けメッセージパッシングと最小エネルギーフロー

Neyman-Pearson classification: parametrics and sample size requirement

ネイマン・ピアソン分類: パラメトリックとサンプルサイズの要件

Generalized probabilistic principal component analysis of correlated data

相関データの一般化確率論的主成分分析

On lp-Support Vector Machines and Multidimensional Kernels

lpサポートベクターマシンと多次元カーネルについて

Perturbation Bounds for Procrustes, Classical Scaling, and Trilateration, with Applications to Manifold Learning

プロクラステス,古典的スケーリング,三辺測量のための摂動限界と多様体学習への応用

Practical Locally Private Heavy Hitters

実用的なローカルプライベートヘビーヒッター

Expectation Propagation as a Way of Life: A Framework for Bayesian Inference on Partitioned Data

生活様式としての期待伝播:分割データに対するベイズ推論のフレームワーク

Connecting Spectral Clustering to Maximum Margins and Level Sets

スペクトル クラスタリングの最大マージンとレベル セットへの接続

High-Dimensional Interactions Detection with Sparse Principal Hessian Matrix

スパース主ヘッセ行列による高次元相互作用検出

Convergences of Regularized Algorithms and Stochastic Gradient Methods with Random Projections

ランダム射影による正則化アルゴリズムと確率的勾配法の収束

Derivative-Free Methods for Policy Optimization: Guarantees for Linear Quadratic Systems

方策最適化のための微分フリー法:線形二次システムの保証

A Unified Framework for Structured Graph Learning via Spectral Constraints

スペクトル制約による構造化グラフ学習のための統一フレームワーク

GluonCV and GluonNLP: Deep Learning in Computer Vision and Natural Language Processing

GluonCVとGluonNLP:コンピュータビジョンと自然言語処理におけるディープラーニング

Distributed Feature Screening via Componentwise Debiasing

コンポーネントごとのバイアス除去による分散特徴スクリーニング

Lower Bounds for Testing Graphical Models: Colorings and Antiferromagnetic Ising Models

グラフィカル モデルの試験の下限: カラーリングと反強磁性イジング モデル

Targeted Fused Ridge Estimation of Inverse Covariance Matrices from Multiple High-Dimensional Data Classes

複数の高次元データクラスからの逆共分散行列のターゲット融合リッジ推定

A New Class of Time Dependent Latent Factor Models with Applications

アプリケーションを用いた新しいクラスの時間依存潜在因子モデル

On the consistency of graph-based Bayesian semi-supervised learning and the scalability of sampling algorithms

グラフベースベイジアン半教師あり学習の一貫性とサンプリングアルゴリズムのスケーラビリティについて

The Maximum Separation Subspace in Sufficient Dimension Reduction with Categorical Response

カテゴリカル応答による十分な次元削減における最大分離部分空間

Tensor Train Decomposition on TensorFlow (T3F)

TensorFlow でのテンソルトレイン分解 (T3F)

Generalized Nonbacktracking Bounds on the Influence

影響の一般化非バックトラッキング境界

Provably robust estimation of modulo 1 samples of a smooth function with applications to phase unwrapping

位相アンラッピングへの応用による平滑関数のモジュロ1サンプルの証明可能なロバスト推定

On the Complexity Analysis of the Primal Solutions for the Accelerated Randomized Dual Coordinate Ascent

加速ランダム化双座標上昇のための主解の複雑性解析について

Graph-Dependent Implicit Regularisation for Distributed Stochastic Subgradient Descent

分布確率的サブグラディエント降下法のためのグラフ依存陰的正則化

Learning with Fenchel-Young losses

フェンチェル・ヤングの損失学習

Noise Accumulation in High Dimensional Classification and Total Signal Index

高次元分類におけるノイズ蓄積と総信号指数

Causal Discovery Toolbox: Uncovering causal relationships in Python

因果関係発見ツールボックス: Python で因果関係を明らかにする

Latent Simplex Position Model: High Dimensional Multi-view Clustering with Uncertainty Quantification

潜在シンプレックス位置モデル:不確実性の定量化による高次元多視点クラスタリング

Learning Linear Non-Gaussian Causal Models in the Presence of Latent Variables

潜在変数の存在下での線形非ガウス因果モデルの学習

Optimal Bipartite Network Clustering

最適な二者ネットワーク クラスタリング

Switching Regression Models and Causal Inference in the Presence of Discrete Latent Variables

離散潜在変数の存在下での回帰モデルの切り替えと因果推論

Branch and Bound for Piecewise Linear Neural Network Verification

区分線形ニューラルネットワーク検証のための分岐と限定

Greedy Attack and Gumbel Attack: Generating Adversarial Examples for Discrete Data

貪欲攻撃とガンベル攻撃: 離散データに対する敵対的例の生成

Dynamical Systems as Temporal Feature Spaces

時間的特徴空間としての動的システム

A Convex Parametrization of a New Class of Universal Kernel Functions

新しいクラスのユニバーサルカーネル関数の凸パラメータ化

pyts: A Python Package for Time Series Classification

pyts: 時系列分類のための Python パッケージ

Ancestral Gumbel-Top-k Sampling for Sampling Without Replacement

非復元抽出法における先祖のガンベル・トップkサンプリング

Skill Rating for Multiplayer Games. Introducing Hypernode Graphs and their Spectral Theory

マルチプレイヤーゲームのスキルレーティング。ハイパーノードグラフとそのスペクトル理論の紹介

Ensemble Learning for Relational Data

リレーショナルデータのためのアンサンブル学習

Sparse and low-rank multivariate Hawkes processes

スパースで低ランクの多変量ホークス過程

Learning Causal Networks via Additive Faithfulness

加法忠実度による因果ネットワークの学習

Expected Policy Gradients for Reinforcement Learning

強化学習の予想される方策勾配

High-Dimensional Inference for Cluster-Based Graphical Models

クラスタベースのグラフィカルモデルのための高次元推論

GraKeL: A Graph Kernel Library in Python

GraKeL:Pythonのグラフカーネルライブラリ

Conjugate Gradients for Kernel Machines

カーネルマシンの共役勾配

Fast Rates for General Unbounded Loss Functions: From ERM to Generalized Bayes

一般非有界損失関数の高速レート:ERMから一般化ベイズへ

Self-paced Multi-view Co-training

自分のペースで進められるマルチビューの共同トレーニング

Robust Asynchronous Stochastic Gradient-Push: Asymptotically Optimal and Network-Independent Performance for Strongly Convex Functions

ロバストな非同期確率的勾配プッシュ:強凸関数に対する漸近最適でネットワークに依存しない性能

Exact Guarantees on the Absence of Spurious Local Minima for Non-negative Rank-1 Robust Principal Component Analysis

非負のRank-1ロバスト主成分分析のためのスプリアス局所最小値の不在に関する厳密な保証

Kymatio: Scattering Transforms in Python

Kymatio: Python での散乱変換

Multiparameter Persistence Landscapes

マルチパラメータ永続性ランドスケープ

Generalized Optimal Matching Methods for Causal Inference

因果推論のための一般化最適マッチング法

Unique Sharp Local Minimum in L1-minimization Complete Dictionary Learning

L1最小化における一意なシャープな局所最小値 完全辞書学習

Community-Based Group Graphical Lasso

コミュニティベースのグループグラフィカルラッソ

Smoothed Nonparametric Derivative Estimation using Weighted Difference Quotients

加重差分商を使用した平滑化ノンパラメトリック微分推定

WONDER: Weighted One-shot Distributed Ridge Regression in High Dimensions

WONDER:高次元での重み付きワンショット分布リッジ回帰

The weight function in the subtree kernel is decisive

サブツリーカーネルの重み関数が決定的です

On Stationary-Point Hitting Time and Ergodicity of Stochastic Gradient Langevin Dynamics

確率勾配ランジュバン動力学の停留点到達時間とエルゴード性について

Union of Low-Rank Tensor Spaces: Clustering and Completion

低ランクテンソル空間の和集合: クラスタリングと補完

Representation Learning for Dynamic Graphs: A Survey

動的グラフの表現学習:調査

Estimation of a Low-rank Topic-Based Model for Information Cascades

情報カスケードのための低ランクトピックベースモデルの推定

(1 + epsilon)-class Classification: an Anomaly Detection Method for Highly Imbalanced or Incomplete Data Sets

(1 + ε) クラス分類: 非常に不均衡または不完全なデータセットに対する異常検出方法

Scalable Approximate MCMC Algorithms for the Horseshoe Prior

馬蹄形事前分布のためのスケーラブルな近似 MCMC アルゴリズム

High-dimensional Gaussian graphical models on network-linked data

ネットワークリンクデータ上の高次元ガウスグラフモデル

Identifiability of Additive Noise Models Using Conditional Variances

条件付き分散を使用した加法性ノイズモデルの識別可能性

GADMM: Fast and Communication Efficient Framework for Distributed Machine Learning

GADMM:分散機械学習のための高速で通信効率の高いフレームワーク

Multi-Player Bandits: The Adversarial Case

マルチプレイヤーバンディット:敵対的なケース

Harmless Overfitting: Using Denoising Autoencoders in Estimation of Distribution Algorithms

無害なオーバーフィット:分布アルゴリズムの推定におけるノイズ除去オートエンコーダの使用

Quantile Graphical Models: a Bayesian Approach

分位点グラフィカルモデル:ベイズアプローチ

Memoryless Sequences for General Losses

一般的な損失に対するメモリレス シーケンス

Tuning Hyperparameters without Grad Students: Scalable and Robust Bayesian Optimisation with Dragonfly

大学院生なしでハイパーパラメータを調整する: Dragonfly によるスケーラブルでロバストなベイズ最適化

Sequential change-point detection in high-dimensional Gaussian graphical models

高次元ガウスグラフモデルにおける逐次変化点検出

Discerning the Linear Convergence of ADMM for Structured Convex Optimization through the Lens of Variational Analysis

変分解析のレンズによる構造化凸最適化のためのADMMの線形収束の識別

Model-Preserving Sensitivity Analysis for Families of Gaussian Distributions

ガウス分布の族に対するモデル保持感度解析

Effective Ways to Build and Evaluate Individual Survival Distributions

個々の生存分布を構築および評価する効果的な方法

Convergence Rate of Optimal Quantization and Application to the Clustering Performance of the Empirical Measure

最適量子化の収束率と経験的尺度のクラスタリング性能への適用

Constrained Dynamic Programming and Supervised Penalty Learning Algorithms for Peak Detection in Genomic Data

ゲノムデータにおけるピーク検出のための制約付き動的計画法と教師ありペナルティ学習アルゴリズム

Target–Aware Bayesian Inference: How to Beat Optimal Conventional Estimators

ターゲットを意識したベイズ推論: 最適な従来型推定量を打ち負かす方法

Causal Discovery from Heterogeneous/Nonstationary Data

異種/非定常データからの因果関係の発見

Probabilistic Symmetries and Invariant Neural Networks

確率的対称性と不変ニューラルネットワーク

Simultaneous Inference for Pairwise Graphical Models with Generalized Score Matching

一般化スコアマッチングによるペアワイズグラフィカルモデルのための同時推論

Fast mixing of Metropolized Hamiltonian Monte Carlo: Benefits of multi-step gradients

メトロポリゼーションハミルトニアンモンテカルロの高速混合:マルチステップグラジエントの利点

Distributed Kernel Ridge Regression with Communications

通信による分散カーネルリッジ回帰

Minimax Nonparametric Parallelism Test

ミニマックスノンパラメトリック平行度検定

Cornac: A Comparative Framework for Multimodal Recommender Systems

Cornac:マルチモーダルレコメンダーシステムの比較フレームワーク

pyDML: A Python Library for Distance Metric Learning

pyDML: 距離メトリック学習のためのPythonライブラリ

Loss Control with Rank-one Covariance Estimate for Short-term Portfolio Optimization

短期ポートフォリオ最適化のためのランク1共分散推定による損失制御

A General Framework for Consistent Structured Prediction with Implicit Loss Embeddings

暗黙的な損失埋め込みによる一貫性のある構造化予測のための一般的なフレームワーク

Joint Causal Inference from Multiple Contexts

複数のコンテキストからの共同因果推論

General Latent Feature Models for Heterogeneous Datasets

異種データセットの一般的な潜在特徴モデル

Regularized Gaussian Belief Propagation with Nodes of Arbitrary Size

任意のサイズのノードによる正則化ガウス信念伝播

AI-Toolbox: A C++ library for Reinforcement Learning and Planning (with Python Bindings)

AI-Toolbox: 強化学習と強化計画のための C++ ライブラリ (Python バインディング付き)

Stochastic Nested Variance Reduction for Nonconvex Optimization

非凸最適化のための確率的枝分かれ分散縮小

Sparse Projection Oblique Randomer Forests

スパースプロジェクション、斜め、ランダー、フォレスト

Stochastic Conditional Gradient Methods: From Convex Minimization to Submodular Maximization

確率的条件付き勾配法:凸最小化からサブモジュラ最大化へ

Quadratic Decomposable Submodular Function Minimization: Theory and Practice

二次分解可能部分モジュラー関数の最小化:理論と実践

Change Point Estimation in a Dynamic Stochastic Block Model

動的確率的ブロックモデルにおける変化点推定

ThunderGBM: Fast GBDTs and Random Forests on GPUs

ThunderGBM:GPU上の高速GBDTとランダムフォレスト

Bayesian Model Selection with Graph Structured Sparsity

グラフ構造のスパース性によるベイジアン モデルの選択

ProxSARAH: An Efficient Algorithmic Framework for Stochastic Composite Nonconvex Optimization

ProxSARAH:確率的複合非凸最適化のための効率的なアルゴリズムフレームワーク

MFE: Towards reproducible meta-feature extraction

MFE:再現性のあるメタフィーチャー抽出に向けて

High-dimensional Linear Discriminant Analysis Classifier for Spiked Covariance Model

スパイク共分散モデルのための高次元線形判別分析分類器

Prediction regions through Inverse Regression

逆回帰による予測領域

NEVAE: A Deep Generative Model for Molecular Graphs

NEVAE:分子グラフのための深層生成モデル

Identifiability and Consistent Estimation of Nonparametric Translation Hidden Markov Models with General State Space

一般状態空間を持つノンパラメトリック平行移動隠れマルコフモデルの識別可能性と一貫性推定

GluonTS: Probabilistic and Neural Time Series Modeling in Python

GluonTS:Pythonでの確率的およびニューラル時系列モデリング

Regularized Estimation of High-dimensional Factor-Augmented Vector Autoregressive (FAVAR) Models

高次元因子増強ベクトル自己回帰(FAVAR)モデルの正則化推定

Tslearn, A Machine Learning Toolkit for Time Series Data

tslearn、時系列データ用の機械学習ツールキット

Bayesian Closed Surface Fitting Through Tensor Products

テンソル積によるベイジアン閉曲面フィッティング

A Class of Parallel Doubly Stochastic Algorithms for Large-Scale Learning

大規模学習のための並列二重確率的アルゴリズムのクラス

Agnostic Estimation for Phase Retrieval

位相検索のための非依存的推定

Kernel-estimated Nonparametric Overlap-Based Syncytial Clustering

カーネル推定ノンパラメトリック オーバーラップベースの合胞体クラスタリング

Tensor Regression Networks

テンソル回帰ネットワーク

Fast Bayesian Inference of Sparse Networks with Automatic Sparsity Determination

自動スパース性決定によるスパースネットワークの高速ベイズ推論

Optimal Algorithms for Continuous Non-monotone Submodular and DR-Submodular Maximization

連続非モノトーンサブモジュラおよびDRサブモジュラ最大化のための最適アルゴリズム

Distributed Minimum Error Entropy Algorithms

分散最小誤差エントロピー アルゴリズム

Apache Mahout: Machine Learning on Distributed Dataflow Systems

Apache Mahout: 分散データフロー システムでの機械学習

A Regularization-Based Adaptive Test for High-Dimensional GLMs

高次元GLMの正則化に基づく適応試験

A General System of Differential Equations to Model First-Order Adaptive Algorithms

1次適応アルゴリズムをモデル化するための微分方程式の一般系

AI Explainability 360: An Extensible Toolkit for Understanding Data and Machine Learning Models

AI Explainability 360: データと機械学習モデルを理解するための拡張可能なツールキット

Convergence of Sparse Variational Inference in Gaussian Processes Regression

ガウス過程回帰におけるスパース変分推論の収束

Monte Carlo Gradient Estimation in Machine Learning

機械学習におけるモンテカルロ勾配推定

Gradient Descent for Sparse Rank-One Matrix Completion for Crowd-Sourced Aggregation of Sparsely Interacting Workers

スパースランク1行列補完のための勾配降下法 – スパース相互作用ワーカーのクラウドソーシング集約のための

Probabilistic Learning on Graphs via Contextual Architectures

コンテキストアーキテクチャによるグラフ上の確率的学習

A Unified Framework of Online Learning Algorithms for Training Recurrent Neural Networks

リカレントニューラルネットワークを訓練するためのオンライン学習アルゴリズムの統一フレームワーク

Convergence Rates for the Stochastic Gradient Descent Method for Non-Convex Objective Functions

非凸目的関数の確率的勾配降下法の収束率

Contextual Bandits with Continuous Actions: Smoothing, Zooming, and Adapting

連続アクションを持つコンテキストバンディット: スムージング、ズーム、適応

metric-learn: Metric Learning Algorithms in Python

metric-learn: Python のメトリクス学習アルゴリズム

Chaining Meets Chain Rule: Multilevel Entropic Regularization and Training of Neural Networks

連鎖と連鎖則の出会い:ニューラルネットワークの多重レベルエントロピー正則化と訓練

Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer

統一されたテキスト-テキスト変換器による転移学習の限界の探求

Importance Sampling Techniques for Policy Optimization

ポリシー最適化のための重要度サンプリング手法

Nesterov’s Acceleration for Approximate Newton

近似ニュートンに対するネステロフの加速度

A Data Efficient and Feasible Level Set Method for Stochastic Convex Optimization with Expectation Constraints

期待制約条件を用いた確率的凸最適化のためのデータ効率的で実行可能なレベルセット法

Empirical Priors for Prediction in Sparse High-dimensional Linear Regression

スパース高次元線形回帰における予測のための経験的事前確率

Orlicz Random Fourier Features

オルリツ・ランダム・フーリエ特徴

New Insights and Perspectives on the Natural Gradient Method

自然勾配法に関する新たな洞察と展望

Optimal Convergence for Distributed Learning with Stochastic Gradient Methods and Spectral Algorithms

確率的勾配法とスペクトルアルゴリズムによる分散学習のための最適収束

Local Causal Network Learning for Finding Pairs of Total and Direct Effects

全体効果と直接効果のペアを見つけるための局所因果ネットワーク学習

Distributionally Ambiguous Optimization for Batch Bayesian Optimization

バッチ・ベイズ最適化のための分布的にあいまいな最適化

The Kalai-Smorodinsky solution for many-objective Bayesian optimization

多目的ベイズ最適化のためのカライ・スモロジンスキー解

Robust Reinforcement Learning with Bayesian Optimisation and Quadrature

ベイズ最適化と直交法によるロバストな強化学習

Dual Iterative Hard Thresholding

デュアル反復ハードしきい値処理

Spectral Algorithms for Community Detection in Directed Networks

有向ネットワークにおけるコミュニティ検出のためのスペクトルアルゴリズム

Learning from Binary Multiway Data: Probabilistic Tensor Decomposition and its Statistical Optimality

バイナリ多元データからの学習:確率的テンソル分解とその統計的最適性

Estimate Sequences for Stochastic Composite Optimization: Variance Reduction, Acceleration, and Robustness to Noise

確率的複合材料最適化の推定シーケンス: 分散低減、加速、ノイズに対するロバスト性

Asymptotic Consistency of α-Renyi-Approximate Posteriors

α-Renyi近似事後分布の漸近的一貫性

Streamlined Variational Inference with Higher Level Random Effects

高水準の変量効果による合理化された変分推論

Learning Big Gaussian Bayesian Networks: Partition, Estimation and Fusion

ビッグ ガウス ベイジアン ネットワークの学習: 分割、推定、融合

Generating Weighted MAX-2-SAT Instances with Frustrated Loops: an RBM Case Study

フラストレーション ループによる重み付き MAX-2-SAT インスタンスの生成: RBM ケース スタディ

Generative Adversarial Nets for Robust Scatter Estimation: A Proper Scoring Rule Perspective

ロバストな散乱推定のための敵対的生成ネット:適切な採点ルールの展望

apricot: Submodular selection for data summarization in Python

アプリコット:Pythonでのデータ要約のためのサブモジュラー選択

Regression with Comparisons: Escaping the Curse of Dimensionality with Ordinal Information

比較による回帰: 順序情報による次元の呪いからの脱出

Trust-Region Variational Inference with Gaussian Mixture Models

ガウス混合モデルによる信頼領域変分推論

Cramer-Wold Auto-Encoder

Cramer-Wold オートエンコーダ

Complete Dictionary Learning via L4-Norm Maximization over the Orthogonal Group

直交群上のL4ノルム最大化による完全辞書学習

High Dimensional Forecasting via Interpretable Vector Autoregression

解釈可能ベクトル自己回帰による高次元予測

Double Reinforcement Learning for Efficient Off-Policy Evaluation in Markov Decision Processes

マルコフ決定過程における効率的なオフポリシー評価のための二重強化学習

Convex and Non-Convex Approaches for Statistical Inference with Class-Conditional Noisy Labels

クラス条件付きノイズラベルによる統計的推論のための凸型および非凸型アプローチ

The Optimal Ridge Penalty for Real-world High-dimensional Data Can Be Zero or Negative due to the Implicit Ridge Regularization

実世界の高次元データに対する最適なリッジ ペナルティは、暗黙的なリッジ正則化により、ゼロまたは負になる可能性があります

Rationally Inattentive Inverse Reinforcement Learning Explains YouTube Commenting Behavior

合理的に不注意な逆強化学習がYouTubeのコメント行動を説明

Randomization as Regularization: A Degrees of Freedom Explanation for Random Forest Success

正則化としてのランダム化:ランダムフォレストの成功に対する自由度の説明

Krylov Subspace Method for Nonlinear Dynamical Systems with Random Noise

ランダムノイズをもつ非線形力学系のためのクリロフ部分空間法

Doubly Distributed Supervised Learning and Inference with High-Dimensional Correlated Outcomes

高次元相関結果を伴う二重分散教師あり学習と推論

Adaptive Approximation and Generalization of Deep Neural Network with Intrinsic Dimensionality

固有次元を持つ深層ニューラルネットワークの適応近似と一般化

Wide Neural Networks with Bottlenecks are Deep Gaussian Processes

ボトルネックのある広範なニューラルネットワークは深層ガウス過程

Breaking the Curse of Nonregularity with Subagging — Inference of the Mean Outcome under Optimal Treatment Regimes

最適治療レジメンの下での平均結果のサブアギング—推論による不規則性の呪いを解く

Optimal Estimation of Sparse Topic Models

スパース トピック モデルの最適推定

Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning

深層マルチエージェント強化学習のための単調値関数分解

Variational Inference for Computational Imaging Inverse Problems

コンピュテーショナルイメージング逆問題のための変分推論

Communication-Efficient Distributed Optimization in Networks with Gradient Tracking and Variance Reduction

勾配追従と分散縮小によるネットワークにおける通信効率分散最適化

Curriculum Learning for Reinforcement Learning Domains: A Framework and Survey

強化学習領域のためのカリキュラム学習:フレームワークと調査

Distributed High-dimensional Regression Under a Quantile Loss Function

分位点損失関数の下での分布高次元回帰

Near-optimal Individualized Treatment Recommendations

最適に近い個別化治療の推奨事項

Topology of Deep Neural Networks

ディープニューラルネットワークのトポロジー

Scikit-network: Graph Analysis in Python

scikit-network:Pythonでのグラフ分析

Consistency of Semi-Supervised Learning Algorithms on Graphs: Probit and One-Hot Methods

グラフ上の半教師あり学習アルゴリズムの一貫性:プロビット法とワンホット法

Kriging Prediction with Isotropic Matern Correlations: Robustness and Experimental Designs

等方性母体相関によるクリギング予測:ロバスト性と実験計画

Efficient Adjustment Sets for Population Average Causal Treatment Effect Estimation in Graphical Models

グラフィカルモデルにおける母集団平均因果治療効果推定のための効率的な調整セット

Beyond Trees: Classification with Sparse Pairwise Dependencies

Beyond Trees: スパース ペアワイズ依存関係による分類

A Unified q-Memorization Framework for Asynchronous Stochastic Optimization

非同期確率最適化のための統一q記憶フレームワーク

Adaptive Smoothing for Path Integral Control

パス積分制御のための適応平滑化

Semi-parametric Learning of Structured Temporal Point Processes

構造化された時間点過程のセミパラメトリック学習

Learning and Interpreting Multi-Multi-Instance Learning Networks

マルチマルチインスタンス学習ネットワークの学習と解釈

Contextual Explanation Networks

コンテキスト説明ネットワーク

Conic Optimization for Quadratic Regression Under Sparse Noise

スパースノイズ下での二次回帰のための円錐最適化

Successor Features Combine Elements of Model-Free and Model-based Reinforcement Learning

後継機能は、モデルフリー強化学習とモデルベース強化学習の要素を組み合わせたものです

A determinantal point process for column subset selection

カラムサブセット選択のための決定的ポイントプロセス

Reinforcement Learning in Continuous Time and Space: A Stochastic Control Approach

連続時間と空間における強化学習:確率的制御アプローチ

Asymptotic Analysis via Stochastic Differential Equations of Gradient Descent Algorithms in Statistical and Computational Paradigms

統計的・計算パラダイムにおける勾配降下法の確率的微分方程式による漸近解析

Empirical Risk Minimization in the Non-interactive Local Model of Differential Privacy

差分プライバシーの非対話型局所モデルにおける経験的リスク最小化

Continuous-Time Birth-Death MCMC for Bayesian Regression Tree Models

ベイズ回帰木モデルのための連続時間出生-死亡MCMC

A Numerical Measure of the Instability of Mapper-Type Algorithms

マッパー型アルゴリズムの不安定性の数値尺度

Dynamic Control of Stochastic Evolution: A Deep Reinforcement Learning Approach to Adaptively Targeting Emergent Drug Resistance

確率的進化の動的制御:創発的薬剤耐性を適応的に標的とするための深層強化学習アプローチ

Two-Stage Approach to Multivariate Linear Regression with Sparsely Mismatched Data

まばらに不一致のデータを持つ多変量線形回帰への 2 段階アプローチ

Sobolev Norm Learning Rates for Regularized Least-Squares Algorithms

正則化最小二乗アルゴリズムの ソボレフ ノルム学習率

On Convergence of Distributed Approximate Newton Methods: Globalization, Sharper Bounds and Beyond

分散近似ニュートン法の収束について:グローバリゼーション、シャープバウンド、そしてその先へ

Functional Martingale Residual Process for High-Dimensional Cox Regression with Model Averaging

モデル平均化による高次元Cox回帰のための機能的マーチンゲール残差過程

Learning Data-adaptive Non-parametric Kernels

学習データ適応型ノンパラメトリックカーネル

A Sober Look at the Unsupervised Learning of Disentangled Representations and their Evaluation

解きほぐされた表象の教師なし学習とその評価を冷静に見る

ProtoAttend: Attention-Based Prototypical Learning

ProtoAttend:アテンションベースのプロトタイプ学習

Random Smoothing Might be Unable to Certify l_∞ Robustness for High-Dimensional Images

ランダムスムージングでは高次元画像の l_∞ の堅牢性を証明できない可能性がある

scikit-survival: A Library for Time-to-Event Analysis Built on Top of scikit-learn

scikit-survival: scikit-learn の上に構築されたイベントまでの時間分析のためのライブラリ

Multiclass Anomaly Detector: the CS++ Support Vector Machine

マルチクラス異常検出器: CS++ サポート ベクター マシン

Provable Convex Co-clustering of Tensors

テンソルの証明可能な凸共クラスタリング

Mining Topological Structure in Graphs through Forest Representations

森林表現によるグラフにおけるトポロジカル構造のマイニング

Dynamic Assortment Optimization with Changing Contextual Information

変化するコンテキスト情報による動的な品揃えの最適化

On the Theoretical Guarantees for Parameter Estimation of Gaussian Random Field Models: A Sparse Precision Matrix Approach

ガウスランダムフィールドモデルのパラメータ推定の理論的保証について:スパース精度行列アプローチ

Spectral bandits

スペクトルバンディット

AdaGrad stepsizes: Sharp convergence over nonconvex landscapes

AdaGrad ステップサイズ: 非凸地形上の急激な収束

Diffeomorphic Learning

微分同相学習

Learning Sums of Independent Random Variables with Sparse Collective Support

スパース集団サポートによる独立確率変数の和の学習

Theory of Curriculum Learning, with Convex Loss Functions

凸損失関数を用いたカリキュラム学習の理論

Geomstats: A Python Package for Riemannian Geometry in Machine Learning

Geomstats: 機械学習におけるリーマン幾何学の Python パッケージ

Ultra-High Dimensional Single-Index Quantile Regression

超高次元単一インデックス分位点回帰

Recovery of a Mixture of Gaussians by Sum-of-Norms Clustering

ノルム和クラスタリングによるガウス分布の混合分布の復元

A Sparse Semismooth Newton Based Proximal Majorization-Minimization Algorithm for Nonconvex Square-Root-Loss Regression Problems

非凸平方根損失回帰問題に対するスパース半平滑ニュートンに基づく近位多数決最小化アルゴリズム

Significance Tests for Neural Networks

ニューラルネットワークの有意性検定

Posterior sampling strategies based on discretized stochastic differential equations for machine learning applications

機械学習アプリケーションのための離散化確率微分方程式に基づく事後サンプリング戦略

Nonparametric graphical model for counts

カウントのノンパラメトリックグラフィカルモデル

Stable Regression: On the Power of Optimization over Randomization

安定回帰:ランダム化に対する最適化の力について

Fast Exact Matrix Completion: A Unified Optimization Framework for Matrix Completion

高速厳密行列補完:行列補完のための統一最適化フレームワーク

Spectral Deconfounding via Perturbed Sparse Linear Models

摂動スパース線形モデルによるスペクトル交絡解除

Robust high dimensional learning for Lipschitz and convex losses

リプシッツ損失と凸損失に対するロバストな高次元学習

Dual Extrapolation for Sparse GLMs

スパースGLMの双対外挿

Convex Programming for Estimation in Nonlinear Recurrent Models

非線形回帰モデルにおける推定のための凸計画法

Lower Bounds for Learning Distributions under Communication Constraints via Fisher Information

フィッシャー情報による通信制約下での学習分布の下限

The Error-Feedback framework: SGD with Delayed Gradients

エラーフィードバックフレームワーク:遅延勾配のあるSGD

algcomparison: Comparing the Performance of Graphical Structure Learning Algorithms with TETRAD

algcomparison: TETRAD によるグラフィカル構造学習アルゴリズムの性能の比較

Minimal Learning Machine: Theoretical Results and Clustering-Based Reference Point Selection

最小学習マシン:理論結果とクラスタリングに基づく基準点選択

Risk Bounds for Reservoir Computing

貯留層コンピューティングのリスク限界

Efficient Inference for Nonparametric Hawkes Processes Using Auxiliary Latent Variables

補助潜在変数を用いたノンパラメトリックホークス過程の効率的な推論

Fair Data Adaptation with Quantile Preservation

分位点保存による公正なデータ適応

Best Practices for Scientific Research on Neural Architecture Search

ニューラルアーキテクチャ検索に関する科学研究のベストプラクティス

Rank-based Lasso – efficient methods for high-dimensional robust model selection

ランクベースのLasso – 高次元のロバストなモデル選択のための効率的な方法

A Group-Theoretic Framework for Data Augmentation

データ拡張のための群論的フレームワーク

On Efficient Adjustment in Causal Graphs

因果グラフの効率的な調整について

Adaptive Rates for Total Variation Image Denoising

総変動画像ノイズ除去の適応率

Towards the Systematic Reporting of the Energy and Carbon Footprints of Machine Learning

機械学習のエネルギーとカーボンフットプリントの体系的な報告に向けて

Learning Mixed Latent Tree Models

混合潜在木モデルの学習

High-dimensional quantile tensor regression

高次元分位点テンソル回帰

Online matrix factorization for Markovian data and applications to Network Dictionary Learning

マルコフデータのオンライン行列分解とネットワーク辞書学習への応用

Traces of Class/Cross-Class Structure Pervade Deep Learning Spectra

深層学習スペクトルに浸透するクラス/クラス間構造の痕跡

Volume 22 (Year: 2021 / Papers: 290)

On the Optimality of Kernel-Embedding Based Goodness-of-Fit Tests

カーネル埋め込みに基づく適合度試験の最適性について

Domain Generalization by Marginal Transfer Learning

周辺転移学習による領域一般化

Regulating Greed Over Time in Multi-Armed Bandits

多腕バンディットにおける時間の経過に伴う貪欲の規制

An Empirical Study of Bayesian Optimization: Acquisition Versus Partition

ベイズ最適化の実証的研究:取得と分割

The Decoupled Extended Kalman Filter for Dynamic Exponential-Family Factorization Models

動的指数族因数分解モデルのための分離拡張カルマンフィルタ

Consistent estimation of small masses in feature sampling

特徴サンプリングにおける小さな質量の一貫した推定

Preference-based Online Learning with Dueling Bandits: A Survey

Dueling Bandits による嗜好ベースのオンライン学習: 調査

A Unified Framework for Random Forest Prediction Error Estimation

ランダムフォレスト予測誤差推定のための統一フレームワーク

Convex Clustering: Model, Theoretical Guarantee and Efficient Algorithm

凸クラスタリング:モデル、理論的保証、効率的なアルゴリズム

Mixing Time of Metropolis-Hastings for Bayesian Community Detection

ベイジアンコミュニティ検出のためのメトロポリス-ヘイスティングスの混合時間

Unfolding-Model-Based Visualization: Theory, Method and Applications

アンフォールディングモデルベースの視覚化:理論、方法、応用

Global and Quadratic Convergence of Newton Hard-Thresholding Pursuit

ニュートン硬閾値追跡の全体的および二次収束

Homogeneity Structure Learning in Large-scale Panel Data with Heavy-tailed Errors

ヘビーテール誤差を伴う大規模パネルデータにおける均質構造学習

On Multi-Armed Bandit Designs for Dose-Finding Trials

用量設定試験のための多腕バンディット設計について

Simple and Fast Algorithms for Interactive Machine Learning with Random Counter-examples

ランダム反例を用いた対話型機械学習のためのシンプルで高速なアルゴリズム

Pykg2vec: A Python Library for Knowledge Graph Embedding

Pykg2vec: ナレッジグラフの埋め込みのためのPythonライブラリ

Continuous Time Analysis of Momentum Methods

モメンタム法の連続時間解析

A Unified Sample Selection Framework for Output Noise Filtering: An Error-Bound Perspective

出力ノイズフィルタリングのための統一サンプル選択フレームワーク:エラー制約の視点

Ranking and synchronization from pairwise measurements via SVD

SVDによるペアワイズ測定からのランキングと同期

Aggregated Hold-Out

アグリゲート・ホールドアウト

A Fast Globally Linearly Convergent Algorithm for the Computation of Wasserstein Barycenters

ワッサーシュタイン重心の計算のための高速大域線形収束アルゴリズム

When random initializations help: a study of variational inference for community detection

ランダム初期化が役立つ場合:コミュニティ検出のための変分推論の研究

A Two-Level Decomposition Framework Exploiting First and Second Order Information for SVM Training Problems

SVM学習問題に対する1次情報と2次情報を利用する2レベル分解フレームワーク

Entangled Kernels – Beyond Separability

絡み合ったカーネル – 分離可能性を超えて

Generalization Performance of Multi-pass Stochastic Gradient Descent with Convex Loss Functions

凸損失関数を用いたマルチパス確率的勾配降下法の一般化性能

Finite Time LTI System Identification

有限時間 LTI システムの同定

Inference In High-dimensional Single-Index Models Under Symmetric Designs

対称設計下における高次元単一インデックスモデルにおける推論

Tsallis-INF: An Optimal Algorithm for Stochastic and Adversarial Bandits

Tsallis-INF:確率的および敵対的バンディットに最適なアルゴリズム

Single and Multiple Change-Point Detection with Differential Privacy

差動プライバシーを備えた単一および複数の変更ポイント検出

A Review of Robot Learning for Manipulation: Challenges, Representations, and Algorithms

操作のためのロボット学習のレビュー:課題、表現、およびアルゴリズム

FLAME: A Fast Large-scale Almost Matching Exactly Approach to Causal Inference

FLAME:因果推論への高速、大規模、ほぼ一致する正確なアプローチ

Learning interaction kernels in heterogeneous systems of agents from multiple trajectories

エージェントの異種系における相互作用カーネルを複数の軌道から学習

Asynchronous Online Testing of Multiple Hypotheses

複数の仮説の非同期オンラインテスト

Neighborhood Structure Assisted Non-negative Matrix Factorization and Its Application in Unsupervised Point-wise Anomaly Detection

近傍構造支援非負行列因数分解とその教師なし点間異常検出への応用

Learning and Planning for Time-Varying MDPs Using Maximum Likelihood Estimation

最尤推定を使用した時間変動MDPの学習と計画

Multi-class Gaussian Process Classification with Noisy Inputs

ノイズの多い入力による多クラスガウス過程分類

A Bayesian Contiguous Partitioning Method for Learning Clustered Latent Variables

クラスタ化潜在変数を学習するためのBayes連続分割法

Risk-Averse Learning by Temporal Difference Methods with Markov Risk Measures

マルコフリスク尺度を用いた時間差分法によるリスク回避学習

giotto-tda: : A Topological Data Analysis Toolkit for Machine Learning and Data Exploration

giotto-tda: 機械学習とデータ探索のためのトポロジカルデータ解析ツールキット

Residual Energy-Based Models for Text

テキストの残留エネルギーベースモデル

From Fourier to Koopman: Spectral Methods for Long-term Time Series Prediction

フーリエからコープマンへ:長期時系列予測のためのスペクトル法

High-Order Langevin Diffusion Yields an Accelerated MCMC Algorithm

高次ランジュバン拡散により高速化された MCMC アルゴリズムが実現

Banach Space Representer Theorems for Neural Networks and Ridge Splines

ニューラルネットワークとリッジスプラインのためのBanach空間表現定理

Wasserstein barycenters can be computed in polynomial time in fixed dimension

ワッサーシュタイン重心は、固定次元の多項式時間で計算できます

RaSE: Random Subspace Ensemble Classification

RaSE: ランダム部分空間アンサンブル分類

Optimal Structured Principal Subspace Estimation: Metric Entropy and Minimax Rates

最適構造化主部分空間推定:メトリックエントロピーとミニマックスレート

Understanding Recurrent Neural Networks Using Nonequilibrium Response Theory

非平衡応答理論を用いたリカレントニューラルネットワークの理解

Optimal Feedback Law Recovery by Gradient-Augmented Sparse Polynomial Regression

勾配増強スパース多項式回帰による最適フィードバック則回復

From Low Probability to High Confidence in Stochastic Convex Optimization

確率的凸最適化における低確率から高信頼度へ

Structure Learning of Undirected Graphical Models for Count Data

カウントデータに対する無向グラフィカルモデルの構造学習

Projection-free Decentralized Online Learning for Submodular Maximization over Time-Varying Networks

時間変動ネットワーク上のサブモジュラー最大化のための投影フリー分散型オンライン学習

Sparse and Smooth Signal Estimation: Convexification of L0-Formulations

スパース信号推定と平滑信号推定:L0定式化の凸化

Subspace Clustering through Sub-Clusters

サブクラスタによる部分空間クラスタリング

GemBag: Group Estimation of Multiple Bayesian Graphical Models

GemBag: 複数のベイジアングラフィカルモデルのグループ推定

Integrative Generalized Convex Clustering Optimization and Feature Selection for Mixed Multi-View Data

混合マルチビューデータのための統合一般化凸クラスタリング最適化と特徴選択

Incorporating Unlabeled Data into Distributionally Robust Learning

ラベルなしデータの分布ロバスト学習への組み込み

Normalizing Flows for Probabilistic Modeling and Inference

確率的モデリングと推論のためのフローの正規化

Estimation and Inference for High Dimensional Generalized Linear Models: A Splitting and Smoothing Approach

高次元一般化線形モデルの推定と推論:分割と平滑化のアプローチ

Predictive Learning on Hidden Tree-Structured Ising Models

隠れ木構造イジングモデルにおける予測学習

A Distributed Method for Fitting Laplacian Regularized Stratified Models

ラプラシアン正則化層化モデルを当てはめるための分布法

Stochastic Proximal AUC Maximization

確率的近位AUC最大化

How to Gain on Power: Novel Conditional Independence Tests Based on Short Expansion of Conditional Mutual Information

権力を獲得する方法:条件付き相互情報の短期展開に基づく新しい条件付き独立性検定

Geometric structure of graph Laplacian embeddings

グラフラプラシアンエンベッディングの幾何学的構造

Sparse Tensor Additive Regression

スパース テンソル加法回帰

Dynamic Tensor Recommender Systems

ダイナミックテンソルレコメンダーシステム

Approximate Newton Methods

近似ニュートン法

A General Framework for Empirical Bayes Estimation in Discrete Linear Exponential Family

離散線形指数族における経験的ベイズ推定のための一般的枠組み

Path Length Bounds for Gradient Descent and Flow

勾配降下法とグラデーションフローのパス長の境界

Determining the Number of Communities in Degree-corrected Stochastic Block Models

次数補正確率的ブロックモデルにおけるコミュニティ数の決定

Testing Conditional Independence via Quantile Regression Based Partial Copulas

分位点回帰に基づく部分コピュラによる条件付き独立性の検定

Phase Diagram for Two-layer ReLU Neural Networks at Infinite-width Limit

無限幅極限における2層ReLUニューラルネットワークの相図

Prediction against a limited adversary

限られた敵対者に対する予測

Optimization with Momentum: Dynamical, Control-Theoretic, and Symplectic Perspectives

運動量による最適化: 動的、制御理論、シンプレクティックのパースペクティブ

Kernel Operations on the GPU, with Autodiff, without Memory Overflows

GPU でのカーネル操作 (Autodiff あり、メモリ オーバーフローなし)

Attention is Turing-Complete

注目はチューリング-コンプリート

Analyzing the discrepancy principle for kernelized spectral filter learning algorithms

カーネル化されたスペクトルフィルター学習アルゴリズムの不一致原理の解析

ChainerRL: A Deep Reinforcement Learning Library

ChainerRL:深層強化学習ライブラリ

POT: Python Optimal Transport

POT:Python最適輸送

Is SGD a Bayesian sampler? Well, almost

SGDはベイジアンサンプラーですか?まあ、ほとんど

Communication-Efficient Distributed Covariance Sketch, with Application to Distributed PCA

通信効率の良い分散共分散スケッチと分散PCAへの応用

Knowing what You Know: valid and validated confidence sets in multiclass and multilabel prediction

知っていることを知る: 多クラスおよび多ラベル予測における有効で検証済みの信頼度セット

PyKEEN 1.0: A Python Library for Training and Evaluating Knowledge Graph Embeddings

PyKEEN 1.0: ナレッジグラフの埋め込みをトレーニングおよび評価するためのPythonライブラリ

Statistical Query Lower Bounds for Tensor PCA

Tensor PCA の統計クエリの下限

Variance Reduced Median-of-Means Estimator for Byzantine-Robust Distributed Inference

ビザンチンロバスト分布推論のための分散縮小平均中央値推定量

Gradient Methods Never Overfit On Separable Data

分離可能なデータに過剰適合しない勾配法

Multi-view Learning as a Nonparametric Nonlinear Inter-Battery Factor Analysis

ノンパラメトリック非線形電池間因子解析としてのマルチビュー学習

On Solving Probabilistic Linear Diophantine Equations

確率的線形ディオファントス方程式の解法について

Edge Sampling Using Local Network Information

ローカルネットワーク情報を使用したエッジサンプリング

Bayesian Text Classification and Summarization via A Class-Specified Topic Model

クラス指定トピックモデルによるベイジアンテキストの分類と要約

Risk Bounds for Unsupervised Cross-Domain Mapping with IPMs

IPMを使用した教師なしクロスドメインマッピングのリスクバウンド

Analysis of high-dimensional Continuous Time Markov Chains using the Local Bouncy Particle Sampler

局所弾力粒子サンプラーを用いた高次元連続時間マルコフ連鎖の解析

NEU: A Meta-Algorithm for Universal UAP-Invariant Feature Representation

NEU:ユニバーサルUAP不変特徴表現のためのメタアルゴリズム

Flexible Signal Denoising via Flexible Empirical Bayes Shrinkage

柔軟な経験的ベイズ縮小による柔軟な信号ノイズ除去

Consistent Semi-Supervised Graph Regularization for High Dimensional Data

高次元データに対する一貫性のある半教師ありグラフ正則化

Histogram Transform Ensembles for Large-scale Regression

大規模回帰のためのヒストグラム変換アンサンブル

Guided Visual Exploration of Relations in Data Sets

データセット内の関係のガイド付き視覚的探索

Safe Policy Iteration: A Monotonically Improving Approximate Policy Iteration Approach

安全なポリシーの反復:単調に改善する近似的なポリシー反復アプローチ

On the Theory of Policy Gradient Methods: Optimality, Approximation, and Distribution Shift

政策勾配法の理論について:最適性、近似、分布シフト

Adaptive estimation of nonparametric functionals

ノンパラメトリック汎関数の適応推定

OpenML-Python: an extensible Python API for OpenML

OpenML-Python: OpenML 用の拡張可能な Python API

LocalGAN: Modeling Local Distributions for Adversarial Response Generation

LocalGAN:敵対的応答生成のための局所分布のモデル化

Learning a High-dimensional Linear Structural Equation Model via l1-Regularized Regression

l1正則化回帰による高次元線形構造方程式モデルの学習

A Unified Analysis of First-Order Methods for Smooth Games via Integral Quadratic Constraints

積分二次制約によるスムーズなゲームのための1次法の統一解析

Explaining Explanations: Axiomatic Feature Interactions for Deep Networks

説明の説明: 深層ネットワークに対する公理的特徴の相互作用

Pathwise Conditioning of Gaussian Processes

ガウス過程のパスワイズコンディショニング

Online stochastic gradient descent on non-convex losses from high-dimensional inference

高次元推論からの非凸損失に対するオンライン確率的勾配降下法

Beyond English-Centric Multilingual Machine Translation

英語中心の多言語機械翻訳を超えて

Towards a Unified Analysis of Random Fourier Features

ランダムフーリエ特徴の統合解析に向けて

mvlearn: Multiview Machine Learning in Python

mvlearn: Python でのマルチビュー機械学習

River: machine learning for streaming data in Python

River: Python でデータをストリーミングするための機械学習

Non-parametric Quantile Regression via the K-NN Fused Lasso

K-NN融合投げ縄によるノンパラメトリック分位点回帰

L-SVRG and L-Katyusha with Arbitrary Sampling

L-SVRGとL-カチューシャと任意サンプリング

A Lyapunov Analysis of Accelerated Methods in Optimization

最適化における加速法のLyapunov解析

NUQSGD: Provably Communication-efficient Data-parallel SGD via Nonuniform Quantization

NUQSGD:不均一量子化による証明可能な通信効率のデータ並列SGD

Stochastic Proximal Methods for Non-Smooth Non-Convex Constrained Sparse Optimization

非平滑非凸制約付きスパース最適化のための確率的近位法

An Importance Weighted Feature Selection Stability Measure

重要度加重特徴選択の安定性測度

Strong Consistency, Graph Laplacians, and the Stochastic Block Model

強一貫性、グラフ ラプラシアン、および確率的ブロック モデル

A General Framework for Adversarial Label Learning

敵対的ラベル学習のための一般的なフレームワーク

Some Theoretical Insights into Wasserstein GANs

Wasserstein GANsに関する理論的洞察

Empirical Bayes Matrix Factorization

経験的ベイズ行列の因数分解

Langevin Dynamics for Adaptive Inverse Reinforcement Learning of Stochastic Gradient Algorithms

確率的勾配アルゴリズムの適応型逆強化学習のためのランジュバンダイナミクス

Sparse Convex Optimization via Adaptively Regularized Hard Thresholding

適応的に正則化されたハードしきい値処理によるスパース凸最適化

Convergence Guarantees for Gaussian Process Means With Misspecified Likelihoods and Smoothness

誤って指定された尤度と滑らかさを持つガウス過程平均の収束保証

A flexible model-free prediction-based framework for feature ranking

特徴ランキングのための柔軟なモデルフリー予測ベースのフレームワーク

Bandit Convex Optimization in Non-stationary Environments

非定常環境でのバンディット凸最適化

Integrative High Dimensional Multiple Testing with Heterogeneity under Data Sharing Constraints

データ共有制約下における異種性による統合高次元多重試験

LassoNet: A Neural Network with Feature Sparsity

LassoNet: 特徴のスパース性を持つニューラルネットワーク

Optimal Bounds between f-Divergences and Integral Probability Metrics

f ダイバージェンスと積分確率メトリクス間の最適境界

Finite-sample Analysis of Interpolating Linear Classifiers in the Overparameterized Regime

過剰パラメータ化レジームにおける補間線形分類器の有限サンプル解析

Learning Whenever Learning is Possible: Universal Learning under General Stochastic Processes

学習が可能なときはいつでも学ぶ:一般的な確率過程の下での普遍的な学習

MushroomRL: Simplifying Reinforcement Learning Research

MushroomRL:強化学習研究の簡素化

Locally Differentially-Private Randomized Response for Discrete Distribution Learning

離散分布学習のための局所微分プライベートランダム化応答

A Contextual Bandit Bake-off

コンテクスト・バンディット・ベイクオフ

An Inertial Newton Algorithm for Deep Learning

深層学習のための慣性ニュートンアルゴリズム

Learning Sparse Classifiers: Continuous and Mixed Integer Optimization Perspectives

スパース分類器の学習: 連続整数最適化と混合整数最適化の観点

Implicit Langevin Algorithms for Sampling From Log-concave Densities

対数凹密度からのサンプリングのための暗黙のランジュバンアルゴリズム

Hybrid Predictive Models: When an Interpretable Model Collaborates with a Black-box Model

ハイブリッド予測モデル: 解釈可能なモデルがブラックボックスモデルと連携する場合

An algorithmic view of L2 regularization and some path-following algorithms

L2正則化といくつかのパス追従アルゴリズムのアルゴリズム的見解

Hoeffding’s Inequality for General Markov Chains and Its Applications to Statistical Learning

一般マルコフ連鎖に対するホフディングの不等式と統計学習への応用

Generalization Properties of hyper-RKHS and its Applications

ハイパーRKHSの一般化特性とその応用

Pseudo-Marginal Hamiltonian Monte Carlo

擬似マージナルハミルトニアンモンテカルロ

Inference for Multiple Heterogeneous Networks with a Common Invariant Subspace

共通の不変部分空間を持つ複数の異種ネットワークの推論

Non-attracting Regions of Local Minima in Deep and Wide Neural Networks

深部および広域ニューラルネットワークにおける局所極小値の非誘引領域

Individual Fairness in Hindsight

後知恵における個人の公平性

On efficient multilevel Clustering via Wasserstein distances

ワッサーシュタイン距離による効率的なマルチレベルクラスタリングについて

Nonparametric Modeling of Higher-Order Interactions via Hypergraphons

ハイパーグラフォンによる高次相互作用のノンパラメトリックモデリング

Optimal Minimax Variable Selection for Large-Scale Matrix Linear Regression Model

大規模行列線形回帰モデルのための最適ミニマックス変数選択

Statistical guarantees for local graph clustering

ローカルグラフクラスタリングの統計的保証

Hyperparameter Optimization via Sequential Uniform Designs

逐次均一設計によるハイパーパラメータ最適化

Accelerating Ill-Conditioned Low-Rank Matrix Estimation via Scaled Gradient Descent

スケーリング勾配降下法による悪条件低ランク行列推定の加速

Universal consistency and rates of convergence of multiclass prototype algorithms in metric spaces

メトリック空間における多クラスプロトタイプアルゴリズムの普遍的な一貫性と収束率

Hardness of Identity Testing for Restricted Boltzmann Machines and Potts models

制限付きボルツマンマシンとポッツモデルの同一性試験の難易度

Factorization Machines with Regularization for Sparse Feature Interactions

スパース特徴の相互作用に対する正則化を持つ因数分解機

Kernel Smoothing, Mean Shift, and Their Learning Theory with Directional Data

カーネル平滑化、平均シフト、および指向性データによるそれらの学習理論

What Causes the Test Error? Going Beyond Bias-Variance via ANOVA

テストエラーの原因は何ですか?分散分析によるバイアス分散の超え方

A Greedy Algorithm for Quantizing Neural Networks

ニューラルネットワークを量子化するための貪欲アルゴリズム

The Ridgelet Prior: A Covariance Function Approach to Prior Specification for Bayesian Neural Networks

リッジレット事前確率:ベイジアンニューラルネットワークの事前仕様への共分散関数アプローチ

Information criteria for non-normalized models

非正規化モデルの情報基準

When Does Gradient Descent with Logistic Loss Find Interpolating Two-Layer Networks?

ロジスティック損失を伴う勾配降下法は、いつ2層ネットワークの内挿を見つけるのか?

Are We Forgetting about Compositional Optimisers in Bayesian Optimisation?

ベイズ最適化における合成最適化子を忘れていませんか?

MetaGrad: Adaptation using Multiple Learning Rates in Online Learning

MetaGrad:オンライン学習における複数の学習率を使用した適応

Counterfactual Mean Embeddings

反事実平均の埋め込み

PeerReview4All: Fair and Accurate Reviewer Assignment in Peer Review

PeerReview4All: 査読における公正で正確な査読者の任命

Improving Reproducibility in Machine Learning Research(A Report from the NeurIPS 2019 Reproducibility Program)

機械学習研究における再現性の向上(NeurIPS 2019 Reproducibility Programのレポート)

Implicit Self-Regularization in Deep Neural Networks: Evidence from Random Matrix Theory and Implications for Learning

深層ニューラルネットワークにおける陰的自己正則化:ランダム行列理論からの証拠と学習への影響

The ensmallen library for flexible numerical optimization

柔軟な数値最適化のための ensmallen ライブラリ

Estimation and Optimization of Composite Outcomes

複合結果の推定と最適化

Asymptotic Normality, Concentration, and Coverage of Generalized Posteriors

漸近正規性、集中性、および一般化後頭部のカバレッジ

First-order Convergence Theory for Weakly-Convex-Weakly-Concave Min-max Problems

弱凸-弱凹最小-最大問題に対する1次収束理論

Black-Box Reductions for Zeroth-Order Gradient Algorithms to Achieve Lower Query Complexity

クエリの複雑さを軽減するための 0 次勾配アルゴリズムのブラックボックス削減

Optimal Rates of Distributed Regression with Imperfect Kernels

不完全カーネルによる分散回帰の最適レート

Unlinked Monotone Regression

リンクされていない単調回帰

Replica Exchange for Non-Convex Optimization

非凸最適化のためのレプリカ交換

Achieving Fairness in the Stochastic Multi-Armed Bandit Problem

確率的多腕バンディット問題における公平性の達成

Doubly infinite residual neural networks: a diffusion process approach

二重無限残差ニューラルネットワーク:拡散過程アプローチ

Locally Private k-Means Clustering

ローカルプライベートk-meansクラスタリング

Prediction Under Latent Factor Regression: Adaptive PCR, Interpolating Predictors and Beyond

潜在因子回帰下での予測:適応型PCR、予測変数の補間など

Conditional independences and causal relations implied by sets of equations

方程式のセットによって暗示される条件付き独立性と因果関係

A Sharp Blockwise Tensor Perturbation Bound for Orthogonal Iteration

直交反復のための鋭いブロックワイズテンソル摂動限界

Improved Shrinkage Prediction under a Spiked Covariance Structure

スパイク共分散構造下での収縮予測の改善

Alibi Explain: Algorithms for Explaining Machine Learning Models

Alibi Explain:機械学習モデルを説明するためのアルゴリズム

A Probabilistic Interpretation of Self-Paced Learning with Applications to Reinforcement Learning

自己ペース学習の確率的解釈と強化学習への応用

Benchmarking Unsupervised Object Representations for Video Sequences

ビデオ シーケンスの教師なしオブジェクト表現のベンチマーク

mlr3pipelines – Flexible Machine Learning Pipelines in R

mlr3pipelines – R の柔軟な機械学習パイプライン

Mode-wise Tensor Decompositions: Multi-dimensional Generalizations of CUR Decompositions

モードワイズテンソル分解:CUR分解の多次元一般化

As You Like It: Localization via Paired Comparisons

お気に召すまま:ペア比較によるローカリゼーション

Matrix Product States for Inference in Discrete Probabilistic Models

離散確率モデルにおける推論のための行列積の状態

Differentially Private Regression and Classification with Sparse Gaussian Processes

スパースガウス過程による微分プライベート回帰と分類

One-Shot Federated Learning: Theoretical Limits and Algorithms to Achieve Them

ワンショット連合学習:理論的限界とそれを達成するためのアルゴリズム

Collusion Detection and Ground Truth Inference in Crowdsourcing for Labeling Tasks

ラベリングタスクのためのクラウドソーシングにおける共謀検出とグラウンドトゥルース推論

On the Estimation of Network Complexity: Dimension of Graphons

ネットワーク複雑性の推定について:グラフォンの次元

Method of Contraction-Expansion (MOCE) for Simultaneous Inference in Linear Models

線形モデルにおける同時推論のための収縮拡大法(MOCE)

Sparse Popularity Adjusted Stochastic Block Model

スパース人気調整ストキャスティクス ブロック モデル

Limit theorems for out-of-sample extensions of the adjacency and Laplacian spectral embeddings

隣接性およびラプラシアン スペクトル埋め込みのサンプル外拡張の極限定理

Learning Laplacian Matrix from Graph Signals with Sparse Spectral Representation

スパース スペクトル表現を持つグラフ信号からのラプラシアン行列の学習

COKE: Communication-Censored Decentralized Kernel Learning

COKE: 通信検閲分散カーネル学習

Particle-Gibbs Sampling for Bayesian Feature Allocation Models

ベイズ特徴配分モデルのための粒子ギブスサンプリング

Integrated Principal Components Analysis

統合主成分分析

On ADMM in Deep Learning: Convergence and Saturation-Avoidance

深層学習におけるADMMについて:収束と飽和回避

Refined approachability algorithms and application to regret minimization with global costs

洗練された親しみやすさのアルゴリズムと、グローバルなコストで後悔する最小化への応用

Understanding How Dimension Reduction Tools Work: An Empirical Approach to Deciphering t-SNE, UMAP, TriMap, and PaCMAP for Data Visualization

次元削減ツールの仕組みを理解する:データ可視化のためのt-SNE、UMAP、TriMap、PaCMAPの解読に対する経験的アプローチ

Interpretable Deep Generative Recommendation Models

解釈可能な深い生成的推奨モデル

Learning partial correlation graphs and graphical models by covariance queries

共分散クエリによる偏相関グラフとグラフィカルモデルの学習

Failures of Model-dependent Generalization Bounds for Least-norm Interpolation

最小ノルム内挿におけるモデル依存汎化境界の失敗

Langevin Monte Carlo: random coordinate descent and variance reduction

ランジュバンモンテカルロ:ランダム座標降下と分散縮小

Hamilton-Jacobi Deep Q-Learning for Deterministic Continuous-Time Systems with Lipschitz Continuous Controls

リプシッツ連続制御による決定論的連続時間システムのためのハミルトン・ヤコビ深層Q学習

A Unified Convergence Analysis for Shuffling-Type Gradient Methods

シャッフル型勾配法のための統一収束解析

Oblivious Data for Fairness with Kernels

カーネルとの公平性のための忘却データ

Explaining by Removing: A Unified Framework for Model Explanation

削除による説明:モデル説明のための統一されたフレームワーク

Policy Teaching in Reinforcement Learning via Environment Poisoning Attacks

環境ポイズニング攻撃による強化学習における方策指導

Bandit Learning in Decentralized Matching Markets

分散型マッチング市場におけるバンディット学習

Convex Geometry and Duality of Over-parameterized Neural Networks

過剰パラメータ化されたニューラルネットワークの凸幾何学と双対性

Cooperative SGD: A Unified Framework for the Design and Analysis of Local-Update SGD Algorithms

協調型SGD:ローカル更新SGDアルゴリズムの設計と解析のための統合フレームワーク

dalex: Responsible Machine Learning with Interactive Explainability and Fairness in Python

dalex: Python の対話型説明可能性と公平性を備えた責任ある機械学習

TensorHive: Management of Exclusive GPU Access for Distributed Machine Learning Workloads

TensorHive:分散機械学習ワークロードのための排他的なGPUアクセスの管理

Context-dependent Networks in Multivariate Time Series: Models, Methods, and Risk Bounds in High Dimensions

多変量時系列におけるコンテキスト依存ネットワーク:高次元のモデル、手法、およびリスク境界

A Unified Framework for Spectral Clustering in Sparse Graphs

スパースグラフにおけるスペクトルクラスタリングのための統一フレームワーク

Thompson Sampling Algorithms for Cascading Bandits

カスケードバンディットのためのトンプソンサンプリングアルゴリズム

Soft Tensor Regression

ソフトテンソル回帰

Shape-Enforcing Operators for Generic Point and Interval Estimators of Functions

関数の汎用点推定器と間隔推定器の形状強制演算子

A Bayes-Optimal View on Adversarial Examples

敵対的例に対するベイズ最適観点

Classification vs regression in overparameterized regimes: Does the loss function matter?

過剰パラメータ化されたレジームにおける分類と回帰:損失関数は重要か?

Stochastic Online Optimization using Kalman Recursion

カルマン再帰を用いた確率的オンライン最適化

Bayesian Distance Clustering

ベイジアン距離クラスタリング

Representer Theorems in Banach Spaces: Minimum Norm Interpolation, Regularized Learning and Semi-Discrete Inverse Problems

バナッハ空間における表現定理:最小ノルム補間,正則化学習および半離散逆問題

FATE: An Industrial Grade Platform for Collaborative Learning With Data Protection

FATE:データ保護を備えた共同学習のための産業グレードのプラットフォーム

Tighter Risk Certificates for Neural Networks

ニューラルネットワークのためのより厳しいリスク証明書

How Well Generative Adversarial Networks Learn Distributions

敵対的生成ネットワークが分布をどの程度学習するか

Convolutional Neural Networks Are Not Invariant to Translation, but They Can Learn to Be

畳み込みニューラルネットワークは、翻訳に対して不変ではありませんが、翻訳に対して不変であることを学ぶことができます

Learning with semi-definite programming: statistical bounds based on fixed point analysis and excess risk curvature

半定値計画法による学習:不動点解析と過剰リスク曲率に基づく統計的限界

sklvq: Scikit Learning Vector Quantization

sklvq:Scikit学習ベクトル量子化

Probabilistic Iterative Methods for Linear Systems

線形システムのための確率的反復法

A Generalised Linear Model Framework for β-Variational Autoencoders based on Exponential Dispersion Families

指数分散族に基づくβ変分自己符号化器のための一般化線形モデルフレームワーク

A general linear-time inference method for Gaussian Processes on one dimension

一次元上のガウス過程の一般的な線形時間推論法

GIBBON: General-purpose Information-Based Bayesian Optimisation

GIBBON:汎用情報ベースのベイズ最適化

Expanding Boundaries of Gap Safe Screening

ギャップセーフスクリーニングの領域拡大

Consensus-Based Optimization on the Sphere: Convergence to Global Minimizers and Machine Learning

球面でのコンセンサスベースの最適化:グローバル最小化器への収束と機械学習

DeEPCA: Decentralized Exact PCA with Linear Convergence Rate

DeEPCA:線形収束率による分散型精密PCA

Decentralized Stochastic Gradient Langevin Dynamics and Hamiltonian Monte Carlo

分散型確率勾配ランジュバンダイナミクスとハミルトンモンテカルロ

DIG: A Turnkey Library for Diving into Graph Deep Learning Research

DIG:グラフディープラーニング研究に飛び込むためのターンキーライブラリ

Sparsity in Deep Learning: Pruning and growth for efficient inference and training in neural networks

深層学習のスパース性:ニューラルネットワークにおける効率的な推論と学習のための刈り込みと成長

Wasserstein distance estimates for the distributions of numerical approximations to ergodic stochastic differential equations

エルゴード確率微分方程式の数値近似分布に対するワッサーシュタイン距離推定

Quasi-Monte Carlo Quasi-Newton in Variational Bayes

変分ベイズにおける準モンテカルロ準ニュートン

Consistency of Gaussian Process Regression in Metric Spaces

メートル空間におけるガウス過程回帰の一貫性

On lp-hyperparameter Learning via Bilevel Nonsmooth Optimization

二値非平滑最適化による lp ハイパーパラメータ学習について

Mixture Martingales Revisited with Applications to Sequential Tests and Confidence Intervals

逐次検定と信頼区間への応用による混合マーチンゲールの再検討

Statistical Guarantees for Local Spectral Clustering on Random Neighborhood Graphs

ランダム近傍グラフ上の局所スペクトルクラスタリングの統計的保証

Statistically and Computationally Efficient Change Point Localization in Regression Settings

回帰設定における統計的および計算効率の高い変化ポイントのローカリゼーション

On the Riemannian Search for Eigenvector Computation

固有ベクトル計算のためのリーマン探索について

Bayesian time-aligned factor analysis of paired multivariate time series

対応多変量時系列のベイズ時間整列因子分析

Tractable Approximate Gaussian Inference for Bayesian Neural Networks

ベイジアンニューラルネットワークのための扱いやすい近似ガウス推論

Batch greedy maximization of non-submodular functions: Guarantees and applications to experimental design

非サブモジュラ関数のバッチ貪欲最大化:実験計画への保証と応用

Bifurcation Spiking Neural Network

分岐スパイキングニューラルネットワーク

Inference for the Case Probability in High-dimensional Logistic Regression

高次元ロジスティック回帰におけるケース確率の推論

Adversarial Monte Carlo Meta-Learning of Optimal Prediction Procedures

最適予測手順の敵対的モンテカルロメタ学習

Model Linkage Selection for Cooperative Learning

協同学習のためのモデルリンケージ選択

Estimating Uncertainty Intervals from Collaborating Networks

協調ネットワークからの不確実性区間の推定

Optimized Score Transformation for Consistent Fair Classification

一貫性のある公正な分類のための最適化されたスコア変換

ROOTS: Object-Centric Representation and Rendering of 3D Scenes

ROOTS:3Dシーンのオブジェクト中心の表現とレンダリング

Learning Strategies in Decentralized Matching Markets under Uncertain Preferences

不確実な選好下における分散型マッチング市場における学習戦略

Domain adaptation under structural causal models

構造的因果モデルの下でのドメイン適応

Revisiting Model-Agnostic Private Learning: Faster Rates and Active Learning

モデルにとらわれないプライベート学習の再考:より速い速度とアクティブラーニング

On the Stability Properties and the Optimization Landscape of Training Problems with Squared Loss for Neural Networks and General Nonlinear Conic Approximation Schemes

ニューラルネットワークと一般非線形円錐近似スキームの二乗損失を伴う学習問題の安定性特性と最適化ランドスケープについて

Regularized spectral methods for clustering signed networks

符号付きネットワークのクラスタリングのための正則化スペクトル法

Exact Asymptotics for Linear Quadratic Adaptive Control

線形二次適応制御の厳密漸近

Learning Bayesian Networks from Ordinal Data

順序データからのベイジアンネットワークの学習

Reproducing kernel Hilbert C*-module and kernel mean embeddings

カーネルヒルベルトC*モジュールとカーネル平均埋め込みの再現

Stable-Baselines3: Reliable Reinforcement Learning Implementations

安定ベースライン3:信頼性の高い強化学習の実装

CAT: Compression-Aware Training for bandwidth reduction

CAT:帯域幅削減のための圧縮対応トレーニング

Further results on latent discourse models and word embeddings

潜在談話モデルと単語埋め込みに関するさらなる結果

Nonparametric Continuous Sensor Registration

ノンパラメトリック連続センサー登録

Transferability of Spectral Graph Convolutional Neural Networks

スペクトルグラフ畳み込みニューラルネットワークの伝達性

On the Hardness of Robust Classification

ロバスト分類の硬さについて

Simultaneous Change Point Inference and Structure Recovery for High Dimensional Gaussian Graphical Models

高次元ガウスグラフモデルのための変化点推論と構造回復の同時実行

Partial Policy Iteration for L1-Robust Markov Decision Processes

L1ロバストマルコフ決定過程の部分的な方策反復

Estimating the Lasso’s Effective Noise

投げ縄の有効騒音の推定

Gaussian Approximation for Bias Reduction in Q-Learning

Q学習におけるバイアス低減のためのガウス近似

Multilevel Monte Carlo Variational Inference

マルチレベルモンテカルロ変分推論

Fast Learning for Renewal Optimization in Online Task Scheduling

オンラインタスクスケジューリングにおける更新最適化のための高速学習

Graph Matching with Partially-Correct Seeds

部分正しいシードを使用したグラフ マッチング

Contrastive Estimation Reveals Topic Posterior Information to Linear Models

対照推定は、線形モデルへのトピック事後情報を明らかにする

LDLE: Low Distortion Local Eigenmaps

LDLE: 低歪みローカル固有マップ

Non-linear, Sparse Dimensionality Reduction via Path Lasso Penalized Autoencoders

パス Lasso ペナルティ付きオートエンコーダによる非線形スパース次元削減

Linear Bandits on Uniformly Convex Sets

一様凸セットの線形バンディット

Double Generative Adversarial Networks for Conditional Independence Testing

条件付き独立性試験のための二重敵対的生成ネットワーク

An Online Sequential Test for Qualitative Treatment Effects

定性的治療効果のためのオンライン逐次試験

V-statistics and Variance Estimation

V統計量と分散推定

A Theory of the Risk for Optimization with Relaxation and its Application to Support Vector Machines

緩和による最適化のリスク理論とベクトルマシン支援への応用

VariBAD: Variational Bayes-Adaptive Deep RL via Meta-Learning

VariBAD: メタ学習による変分ベイズ適応型深層 RL

On Universal Approximation and Error Bounds for Fourier Neural Operators

フーリエニューラル演算子のユニバーサル近似と誤差範囲について

Volume 23 (Year: 2022 / Papers: 351)

Joint Estimation and Inference for Data Integration Problems based on Multiple Multi-layered Gaussian Graphical Models

複数の多層ガウスグラフモデルに基づくデータ積分問題のための共同推定と推論

Debiased Distributed Learning for Sparse Partial Linear Models in High Dimensions

高次元のスパース偏線形モデルに対する偏分散学習の偏り除去

Recovering shared structure from multiple networks with unknown edge distributions

エッジ分布が不明な複数のネットワークからの共有構造の回復

Exploiting locality in high-dimensional Factorial hidden Markov models

高次元階乗隠れマルコフ模型における局所性の活用

Empirical Risk Minimization under Random Censorship

ランダム検閲下における経験的リスク最小化

XAI Beyond Classification: Interpretable Neural Clustering

分類を超えたXAI: 解釈可能なニューラルクラスタリング

Bayesian Multinomial Logistic Normal Models through Marginally Latent Matrix-T Processes

限界潜在行列T過程によるベイズ多項ロジスティック正規モデル

Deep Learning in Target Space

ターゲット空間での深層学習

Scaling Laws from the Data Manifold Dimension

データ多様体次元からのスケーリング則

Interpolating Predictors in High-Dimensional Factor Regression

高次元因子回帰における予測変数の内挿

Near Optimality of Finite Memory Feedback Policies in Partially Observed Markov Decision Processes

部分的に観測されたマルコフ決定過程における有限記憶フィードバック方策の近最適性

Approximate Information State for Approximate Planning and Reinforcement Learning in Partially Observed Systems

部分的に観測されたシステムにおける近似計画と強化学習のための近似情報状態

Solving Large-Scale Sparse PCA to Certifiable (Near) Optimality

大規模スパース PCA の解法による認証可能な (近似) 最適性

On Generalizations of Some Distance Based Classifiers for HDLSS Data

HDLSSデータのためのいくつかの距離に基づく分類器の一般化について

A Stochastic Bundle Method for Interpolation

内挿のための確率的バンドル法

TFPnP: Tuning-free Plug-and-Play Proximal Algorithms with Applications to Inverse Imaging Problems

TFPnP:逆イメージング問題への応用によるチューニングフリーのプラグアンドプレイ近位アルゴリズム

Spatial Multivariate Trees for Big Data Bayesian Regression

ビッグデータベイズ回帰のための空間多変量木

Decimated Framelet System on Graphs and Fast G-Framelet Transforms

グラフ上の間引きフレームレットシステムと高速Gフレームレット変換

Universal Approximation in Dropout Neural Networks

ドロップアウトニューラルネットワークにおけるユニバーサル近似

Supervised Dimensionality Reduction and Visualization using Centroid-Encoder

セントロイド・エンコーダを使用した教師あり次元削減と可視化

Evolutionary Variational Optimization of Generative Models

生成モデルの進化的変分最適化

LSAR: Efficient Leverage Score Sampling Algorithm for the Analysis of Big Time Series Data

LSAR:大規模な時系列データの分析のための効率的なレバレッジスコアサンプリングアルゴリズム

Fast and Robust Rank Aggregation against Model Misspecification

モデルの誤指定に対する高速で堅牢なランク集約

On Biased Stochastic Gradient Estimation

バイアス確率的勾配推定について

Efficient MCMC Sampling with Dimension-Free Convergence Rate using ADMM-type Splitting

ADMM型スプリッティングを用いた次元フリー収束率による効率的なMCMCサンプリング

MurTree: Optimal Decision Trees via Dynamic Programming and Search

MurTree:動的プログラミングと検索による最適な決定木

Data-Derived Weak Universal Consistency

データ派生の弱いユニバーサル整合性

Novel Min-Max Reformulations of Linear Inverse Problems

線形逆問題の新規最小‐最大再定式化

Theoretical Convergence of Multi-Step Model-Agnostic Meta-Learning

マルチステップモデルに依存しないメタ学習の理論的収束

A Class of Conjugate Priors for Multinomial Probit Models which Includes the Multivariate Normal One

多項プロビットモデルのための共役事前確率のクラス (多変量正規プロビットモデルを含む)

An Improper Estimator with Optimal Excess Risk in Misspecified Density Estimation and Logistic Regression

誤指定密度推定とロジスティック回帰における最適過剰リスクを持つ不適切な推定量

Active Learning for Nonlinear System Identification with Guarantees

保証付き非線形システム同定のためのアクティブラーニング

Model Averaging Is Asymptotically Better Than Model Selection For Prediction

モデルの平均化は、予測のためのモデル選択よりも漸近的に優れています

SODEN: A Scalable Continuous-Time Survival Model through Ordinary Differential Equation Networks

SODEN:常微分方程式ネットワークによるスケーラブルな連続時間生存モデル

Optimality and Stability in Non-Convex Smooth Games

非凸スムーズゲームにおける最適性と安定性

Accelerated Zeroth-Order and First-Order Momentum Methods from Mini to Minimax Optimization

Mini最適化からミニマックス最適化までの加速ゼロ次および1次運動量法

Projected Statistical Methods for Distributional Data on the Real Line with the Wasserstein Metric

Wasserstein計量を用いた実直線上の分布データの予測統計手法

Score Matched Neural Exponential Families for Likelihood-Free Inference

尤度フリー推論のための一致した神経指数族のスコアリング

(f,Gamma)-Divergences: Interpolating between f-Divergences and Integral Probability Metrics

(f,ガンマ)-ダイバージェンス: f-ダイバージェンスと積分確率メトリクス間の補間

Structure-adaptive Manifold Estimation

構造適応多様体推定

The Correlation-assisted Missing Data Estimator

相関支援欠損データ推定量

Approximation and Optimization Theory for Linear Continuous-Time Recurrent Neural Networks

線形連続時間再帰型ニューラルネットワークのための近似と最適化理論

Sampling Permutations for Shapley Value Estimation

シャープレイ値推定のためのサンプリング順列

PAC Guarantees and Effective Algorithms for Detecting Novel Categories

PACの保証と新しいカテゴリを検出するための効果的なアルゴリズム

Optimal Transport for Stationary Markov Chains via Policy Iteration

方策反復による定常マルコフ連鎖の最適輸送

Beyond Sub-Gaussian Noises: Sharp Concentration Analysis for Stochastic Gradient Descent

サブガウスノイズを超えて:確率的勾配降下法のための急激な濃度解析

Cascaded Diffusion Models for High Fidelity Image Generation

高忠実度画像生成のためのカスケード拡散モデル

Overparameterization of Deep ResNet: Zero Loss and Mean-field Analysis

Deep ResNet のオーバーパラメータ化: ゼロ損失と平均場解析

Innovations Autoencoder and its Application in One-class Anomalous Sequence Detection

イノベーションオートエンコーダと1クラス異常シーケンス検出への応用

Analytically Tractable Hidden-States Inference in Bayesian Neural Networks

ベイジアンニューラルネットワークにおける解析的に扱いやすい隠れ状態推論

Toolbox for Multimodal Learn (scikit-multimodallearn)

マルチモーダル学習用ツールボックス (scikit-multimodallearn)

LinCDE: Conditional Density Estimation via Lindsey’s Method

LinCDE: Lindsey 法による条件付き密度推定

DoubleML – An Object-Oriented Implementation of Double Machine Learning in Python

DoubleML – Pythonでのダブル機械学習のオブジェクト指向実装

SMAC3: A Versatile Bayesian Optimization Package for Hyperparameter Optimization

SMAC3: ハイパーパラメータ最適化のための汎用性の高いベイズ最適化パッケージ

Bayesian Pseudo Posterior Mechanism under Asymptotic Differential Privacy

漸近差分プライバシーにおけるベイズ擬似事後メカニズム

solo-learn: A Library of Self-supervised Methods for Visual Representation Learning

solo-learn: 視覚表現学習のための自己教師あり手法のライブラリ

Inherent Tradeoffs in Learning Fair Representations

公正な表現を学ぶための固有のトレードオフ

A Statistical Approach for Optimal Topic Model Identification

最適なトピックモデル同定のための統計的アプローチ

Causal Classification: Treatment Effect Estimation vs. Outcome Prediction

因果分類:治療効果の推定と結果の予測

A Unifying Framework for Variance-Reduced Algorithms for Findings Zeroes of Monotone operators

単調演算子の発見零点に対する分散縮小アルゴリズムのための統一フレームワーク

Sparse Additive Gaussian Process Regression

スパース加法ガウス過程回帰

The AIM and EM Algorithms for Learning from Coarse Data

粗いデータから学習するためのAIMアルゴリズムとEMアルゴリズム

Additive Nonlinear Quantile Regression in Ultra-high Dimension

超高次元における加法非線形分位点回帰

Stochastic Zeroth-Order Optimization under Nonstationarity and Nonconvexity

非定常性と非凸性の下での確率的ゼロ次最適化

On the Complexity of Approximating Multimarginal Optimal Transport

多周辺最適輸送の近似の複雑さについて

New Insights for the Multivariate Square-Root Lasso

多変量平方根ラッソに関する新しい洞察

Are All Layers Created Equal?

すべてのレイヤーは同じように作成されていますか?

Scaling-Translation-Equivariant Networks with Decomposed Convolutional Filters

分解畳み込みフィルタによるスケーリング-平行移動-等変量ネットワーク

Asymptotic Network Independence and Step-Size for a Distributed Subgradient Method

分布サブグラディエント法のための漸近ネットワーク独立性とステップサイズ

Generalized Sparse Additive Models

一般化スパース加法モデル

Multiple-Splitting Projection Test for High-Dimensional Mean Vectors

高次元平均ベクトルの多重分割射影試験

Batch Normalization Preconditioning for Neural Network Training

ニューラルネットワーク学習のためのバッチ正規化前処理

A Kernel Two-Sample Test for Functional Data

機能データのカーネル 2 サンプル検定

All You Need is a Good Functional Prior for Bayesian Deep Learning

必要なのは、ベイジアン深層学習の優れた関数型事前分布だけです

Mutual Information Constraints for Monte-Carlo Objectives to Prevent Posterior Collapse Especially in Language Modelling

特に言語モデリングにおける後方崩壊を防ぐためのモンテカルロ目標の相互情報量制約

Joint Inference of Multiple Graphs from Matrix Polynomials

行列多項式からの複数グラフの同時推論

Efficient Change-Point Detection for Tackling Piecewise-Stationary Bandits

区分的静止バンディットに対処するための効率的な変化点検出

Multi-Agent Online Optimization with Delays: Asynchronicity, Adaptivity, and Optimism

遅延を伴うマルチエージェントオンライン最適化:非同期性、適応性、および楽観主義

Stacking for Non-mixing Bayesian Computations: The Curse and Blessing of Multimodal Posteriors

非混合ベイズ計算のためのスタッキング:マルチモーダル事後関数の呪いと祝福

Posterior Asymptotics for Boosted Hierarchical Dirichlet Process Mixtures

ブースト階層的ディリクレ過程混合のための事後漸近

Dependent randomized rounding for clustering and partition systems with knapsack constraints

ナップザック制約を持つクラスタリングシステムとパーティションシステムのための従属ランダム化丸め

FuDGE: A Method to Estimate a Functional Differential Graph in a High-Dimensional Setting

FuDGE:高次元設定における関数微分グラフの推定手法

Prior Adaptive Semi-supervised Learning with Application to EHR Phenotyping

EHR表現型への応用による事前適応的半教師あり学習

Distributed Bayesian Varying Coefficient Modeling Using a Gaussian Process Prior

ガウス過程事前分布を使用した分散ベイズ変動係数モデリング

A Distribution Free Conditional Independence Test with Applications to Causal Discovery

因果関係発見への応用による配布自由条件付き独立性検定

Robust and scalable manifold learning via landmark diffusion for long-term medical signal processing

長期の医療信号処理のためのランドマーク拡散による堅牢でスケーラブルな多様体学習

CD-split and HPD-split: Efficient Conformal Regions in High Dimensions

CD分割とHPD分割:高次元における効率的な共形領域

Generalized Ambiguity Decomposition for Ranking Ensemble Learning

ランク付けアンサンブル学習のための一般化曖昧性分解

Machine Learning on Graphs: A Model and Comprehensive Taxonomy

グラフでの機械学習:モデルと包括的な分類法

Accelerating Adaptive Cubic Regularization of Newton’s Method via Random Sampling

ランダムサンプリングによるニュートン法の適応3次正則化の加速

When Hardness of Approximation Meets Hardness of Learning

近似の硬さが学習の難しさと出会うとき

Gauss-Legendre Features for Gaussian Process Regression

ガウス過程回帰のためのガウス・ルジャンドル特徴

Regularized K-means Through Hard-Thresholding

ハードスレッショニングによる正則化されたK平均法

Multiple Testing in Nonparametric Hidden Markov Models: An Empirical Bayes Approach

ノンパラメトリック隠れマルコフモデルにおける多重検定:経験的ベイズアプローチ

Attraction-Repulsion Spectrum in Neighbor Embeddings

隣接埋め込みにおける引力-反発スペクトル

Rethinking Nonlinear Instrumental Variable Models through Prediction Validity

予測妥当性による非線形操作変数モデルの再考

Unlabeled Data Help in Graph-Based Semi-Supervised Learning: A Bayesian Nonparametrics Perspective

グラフベースの半教師あり学習におけるラベルなしデータのヘルプ: ベイズノンパラメトリックの視点

PECOS: Prediction for Enormous and Correlated Output Spaces

PECOS:巨大で相関のある出力空間の予測

Distributed Learning of Finite Gaussian Mixtures

有限ガウス混合の分散学習

Total Stability of SVMs and Localized SVMs

SVM とローカライズされた SVM の総合的な安定性

Towards An Efficient Approach for the Nonconvex lp Ball Projection: Algorithm and Analysis

非凸型lp球射影の効率的なアプローチに向けて:アルゴリズムと解析

Sufficient reductions in regression with mixed predictors

混合予測子による回帰の十分な削減

The EM Algorithm is Adaptively-Optimal for Unbalanced Symmetric Gaussian Mixtures

EMアルゴリズムは、不均衡な対称ガウス混合に対して適応最適です

Efficient Least Squares for Estimating Total Effects under Linearity and Causal Sufficiency

線形性と因果的充足性の下での全効果を推定するための効率的な最小二乗法

Globally Injective ReLU Networks

グローバルインジェクションReLUネットワーク

Riemannian Stochastic Proximal Gradient Methods for Nonsmooth Optimization over the Stiefel Manifold

シュティーフェル多様体上の非平滑最適化のためのリーマン確率近似勾配法

IALE: Imitating Active Learner Ensembles

IALE:アクティブラーナーアンサンブルの模倣

Bayesian subset selection and variable importance for interpretable prediction and classification

解釈可能な予測と分類のためのベイズのサブセット選択と変数の重要度

Conditions and Assumptions for Constraint-based Causal Structure Learning

制約に基づく因果構造学習のための条件と仮定

EiGLasso for Scalable Sparse Kronecker-Sum Inverse Covariance Estimation

スケーラブルなスパースクロネッカー和逆共分散推定のための EiGLasso

Advantage of Deep Neural Networks for Estimating Functions with Singularity on Hypersurfaces

超曲面上の特異点を持つ関数の推定のための深層ニューラルネットワークの利点

Sum of Ranked Range Loss for Supervised Learning

教師あり学習のランク付け範囲損失の合計

The Two-Sided Game of Googol

グーゴルの両面ゲーム

ReduNet: A White-box Deep Network from the Principle of Maximizing Rate Reduction

ReduNet:レート削減の最大化の原理に基づくホワイトボックスディープネットワーク

Cauchy–Schwarz Regularized Autoencoder

コーシー・シュワルツ正則化オートエンコーダ

An Error Analysis of Generative Adversarial Networks for Learning Distributions

学習分布のための敵対的生成ネットワークのエラー解析

OVERT: An Algorithm for Safety Verification of Neural Network Control Policies for Nonlinear Systems

OVERT:非線形システムのためのニューラルネットワーク制御方策の安全性検証のためのアルゴリズム

Under-bagging Nearest Neighbors for Imbalanced Classification

不均衡な分類のための最近傍のアンダーバギング

A spectral-based analysis of the separation between two-layer neural networks and linear methods

2層ニューラルネットワークと線形法の間の分離のスペクトルベース解析

Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity

スイッチトランスフォーマー: シンプルで効率的なスパース性を備えた 1 兆パラメータモデルへのスケーリング

Online Mirror Descent and Dual Averaging: Keeping Pace in the Dynamic Case

オンラインミラーディセントとデュアルアベレメンジング:ダイナミックなケースで歩調を合わせる

Depth separation beyond radial functions

放射状関数を超えた深さの分離

Provable Tensor-Train Format Tensor Completion by Riemannian Optimization

リーマン最適化による証明可能なテンソル列形式テンソル補完

Darts: User-Friendly Modern Machine Learning for Time Series

Darts:時系列のためのユーザーフレンドリーな最新の機械学習

Foolish Crowds Support Benign Overfitting

愚かな群衆は良性の過剰適合を支持しています

Neural Estimation of Statistical Divergences

統計的発散の神経推定

Kernel Packet: An Exact and Scalable Algorithm for Gaussian Process Regression with Matérn Correlations

カーネルパケット: マテルン相関を用いたガウス過程回帰の正確でスケーラブルなアルゴリズム

Power Iteration for Tensor PCA

テンソル PCA の累乗反復

On the Approximation of Cooperative Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) using Mean Field Control (MFC)

平均場制御(MFC)を用いた協調異種マルチエージェント強化学習(MARL)の近似について

Mean-field Analysis of Piecewise Linear Solutions for Wide ReLU Networks

ワイド ReLU ネットワークの区分線形解の平均場解析

Let’s Make Block Coordinate Descent Converge Faster: Faster Greedy Rules, Message-Passing, Active-Set Complexity, and Superlinear Convergence

ブロック座標降下法の収束を高速化しよう: 貪欲ルールの高速化、メッセージパッシング、アクティブセットの複雑性、超線形収束の高速化

An Optimization-centric View on Bayes’ Rule: Reviewing and Generalizing Variational Inference

ベイズの法則の最適化中心の見方:変分推論のレビューと一般化

Manifold Coordinates with Physical Meaning

物理的意味を持つ多様体座標

Transfer Learning in Information Criteria-based Feature Selection

情報基準に基づく特徴選択における転移学習

Recovery and Generalization in Over-Realized Dictionary Learning

過大実現辞書学習における回復と一般化

Low-rank Tensor Learning with Nonconvex Overlapped Nuclear Norm Regularization

非凸オーバーラップ核ノルム正則化による低ランクテンソル学習

On the Efficiency of Entropic Regularized Algorithms for Optimal Transport

最適輸送のためのエントロピー正則化アルゴリズムの効率について

Exact simulation of diffusion first exit times: algorithm acceleration

拡散の最初の出口時間の正確なシミュレーション:アルゴリズムの加速

No Weighted-Regret Learning in Adversarial Bandits with Delays

遅延のある敵対的バンディットにおける重み付け後悔学習なし

Non-asymptotic and Accurate Learning of Nonlinear Dynamical Systems

非線形力学系の非漸近的かつ高精度な学習

The Importance of Being Correlated: Implications of Dependence in Joint Spectral Inference across Multiple Networks

相関することの重要性:複数のネットワークにわたる共同スペクトル推論における依存性の意味

A Perturbation-Based Kernel Approximation Framework

摂動ベースのカーネル近似フレームワーク

Reverse-mode differentiation in arbitrary tensor network format: with application to supervised learning

任意テンソルネットワーク形式での逆モード微分:教師あり学習への応用

A Momentumized, Adaptive, Dual Averaged Gradient Method

モメンチューム化、適応型、二重平均勾配法

A Generalized Projected Bellman Error for Off-policy Value Estimation in Reinforcement Learning

強化学習におけるオフポリシー値推定のための一般化予測ベルマン誤差

Adversarial Robustness Guarantees for Gaussian Processes

ガウス過程に対する敵対的ロバスト性の保証

On the Robustness to Misspecification of α-posteriors and Their Variational Approximations

α事後変数の誤指定に対するロバスト性と変分近似について

Online Nonnegative CP-dictionary Learning for Markovian Data

マルコフデータのためのオンライン非否定CP辞書学習

Implicit Differentiation for Fast Hyperparameter Selection in Non-Smooth Convex Learning

非平滑凸学習における高速ハイパーパラメータ選択のための陰的微分

EV-GAN: Simulation of extreme events with ReLU neural networks

EV-GAN:ReLUニューラルネットワークによる極端事象のシミュレーション

Universal Approximation of Functions on Sets

集合上の関数の普遍近似

Intrinsically Motivated Goal Exploration Processes with Automatic Curriculum Learning

自動カリキュラム学習による内発的動機付けの目標探索プロセス

Truncated Emphatic Temporal Difference Methods for Prediction and Control

予測と制御のための切り捨て強調時間差分法

Policy Evaluation and Temporal-Difference Learning in Continuous Time and Space: A Martingale Approach

連続的時間と空間における方策評価と時間差分学習:マーチンゲール法

Principal Components Bias in Over-parameterized Linear Models, and its Manifestation in Deep Neural Networks

過剰パラメータ化された線形モデルにおける主成分バイアスとその深層ニューラルネットワークにおけるその発現

Statistical Rates of Convergence for Functional Partially Linear Support Vector Machines for Classification

分類のための機能部分線形サポートベクトルマシンの統計的収束率

A universally consistent learning rule with a universally monotone error

普遍的に一貫した学習ルールと普遍的な単調エラー。

ktrain: A Low-Code Library for Augmented Machine Learning

ktrain: 拡張機械学習のためのローコードライブラリ

Structure Learning for Directed Trees

有向樹木の構造学習

Fairness-Aware PAC Learning from Corrupted Data

破損したデータから学習する公平性を意識したPAC

Topologically penalized regression on manifolds

多様体上のトポロジカルペナルティ付き回帰

Explicit Convergence Rates of Greedy and Random Quasi-Newton Methods

貪欲法とランダム準ニュートン法の陽的収束率

Scaling and Scalability: Provable Nonconvex Low-Rank Tensor Estimation from Incomplete Measurements

スケーリングとスケーラビリティ:不完全測定からの証明可能な非凸低ランクテンソル推定

Solving L1-regularized SVMs and Related Linear Programs: Revisiting the Effectiveness of Column and Constraint Generation

L1正則化SVMと関連線形プログラムの解法:列生成と制約生成の有効性の再検討

Improved Classification Rates for Localized SVMs

ローカライズされた SVM の分類率の向上

Generalization Bounds and Representation Learning for Estimation of Potential Outcomes and Causal Effects

潜在的結果と因果効果の推定のための一般化限界と表現学習

Unbiased estimators for random design regression

ランダム設計回帰の不偏推定量

A Worst Case Analysis of Calibrated Label Ranking Multi-label Classification Method

較正ラベルランキングマルチラベル分類法の最悪ケース分析

D-GCCA: Decomposition-based Generalized Canonical Correlation Analysis for Multi-view High-dimensional Data

D-GCCA: 多視点高次元データのための分解ベース一般化正準相関分析

Scalable and Efficient Hypothesis Testing with Random Forests

ランダムフォレストによるスケーラブルで効率的な仮説検定

Interlocking Backpropagation: Improving depthwise model-parallelism

インターロッキングバックプロパゲーション:深さ方向のモデル並列性の改善

Projection-free Distributed Online Learning with Sublinear Communication Complexity

サブリニア通信の複雑さによるプロジェクションフリーの分散型オンライン学習

Learning Rates as a Function of Batch Size: A Random Matrix Theory Approach to Neural Network Training

バッチサイズの関数としての学習率:ニューラルネットワーク学習へのランダム行列理論アプローチ

Training and Evaluation of Deep Policies Using Reinforcement Learning and Generative Models

強化学習と生成モデルを用いた深層政策の学習と評価

Improved Generalization Bounds for Adversarially Robust Learning

敵対的にロバストな学習のための汎化範囲の改善

Signature Moments to Characterize Laws of Stochastic Processes

確率過程の法則を特徴付けるシグネチャーモーメント

Asymptotic Analysis of Sampling Estimators for Randomized Numerical Linear Algebra Algorithms

ランダム化数値線形代数アルゴリズムのためのサンプリング推定量の漸近解析

Logarithmic Regret for Episodic Continuous-Time Linear-Quadratic Reinforcement Learning over a Finite-Time Horizon

有限時間ホライゾン上のエピソード連続時間線形-二次強化学習に対する対数後悔

KL-UCB-Switch: Optimal Regret Bounds for Stochastic Bandits from Both a Distribution-Dependent and a Distribution-Free Viewpoints

KL-UCB-Switch:確率的バンディットに対する分布依存性と分布非依存性の両方の観点からの最適後悔限界

Matrix Completion with Covariate Information and Informative Missingness

共変量情報と情報欠損による行列補完

Training Two-Layer ReLU Networks with Gradient Descent is Inconsistent

勾配降下法による 2 層 ReLU ネットワークの学習に一貫性がない

Extensions to the Proximal Distance Method of Constrained Optimization

制約付き最適化の近位距離法の拡張

Boulevard: Regularized Stochastic Gradient Boosted Trees and Their Limiting Distribution

Boulevard:正則化確率勾配ブーストツリーとその制限分布

Statistical Optimality and Stability of Tangent Transform Algorithms in Logit Models

ロジットモデルにおける接線変換アルゴリズムの統計的最適性と安定性

A Primer for Neural Arithmetic Logic Modules

神経演算論理モジュールの入門書

Estimating Density Models with Truncation Boundaries using Score Matching

スコアマッチングを使用した打ち切り境界を持つ密度モデルの推定

Adversarial Classification: Necessary Conditions and Geometric Flows

敵対的分類:必要条件と幾何学的流れ

Active Structure Learning of Bayesian Networks in an Observational Setting

観測環境におけるベイジアンネットワークの能動的構造学習

Learning to Optimize: A Primer and A Benchmark

最適化の学習:入門書とベンチマーク

Clustering with Semidefinite Programming and Fixed Point Iteration

半定値計画法と固定小数点反復によるクラスタリング

Deep Limits and a Cut-Off Phenomenon for Neural Networks

ニューラルネットワークの深限界とカットオフ現象

A Bregman Learning Framework for Sparse Neural Networks

スパースニューラルネットワークのためのブレグマン学習フレームワーク

Gaussian process regression: Optimality, robustness, and relationship with kernel ridge regression

ガウス過程回帰:最適性、ロバスト性、およびカーネルリッジ回帰との関係

Uniform deconvolution for Poisson Point Processes

ポアソン点過程の一様なデコンボリューション

Distributed Bootstrap for Simultaneous Inference Under High Dimensionality

高次元下での同時推論のための分散ブートストラップ

Universal Approximation Theorems for Differentiable Geometric Deep Learning

微分可能幾何学的深層学習のためのユニバーサル近似定理

InterpretDL: Explaining Deep Models in PaddlePaddle

InterpretDL: PaddlePaddle のディープ モデルの説明

Meta-analysis of heterogeneous data: integrative sparse regression in high-dimensions

異種データのメタアナリシス:高次元における統合スパース回帰

A Forward Approach for Sufficient Dimension Reduction in Binary Classification

二項分類における十分な次元削減のための前方アプローチ

A Nonconvex Framework for Structured Dynamic Covariance Recovery

構造化動的共分散回復のための非凸フレームワーク

Three rates of convergence or separation via U-statistics in a dependent framework

従属フレームワークにおけるU統計による収束または分離の3つの速度

abess: A Fast Best-Subset Selection Library in Python and R

abess: Python と R の高速ベストサブセット選択ライブラリ

Testing Whether a Learning Procedure is Calibrated

学習手順がキャリブレーションされているかどうかのテスト

Selective Machine Learning of the Average Treatment Effect with an Invalid Instrumental Variable

無効な操作変数による平均治療効果の選択的機械学習

Contraction rates for sparse variational approximations in Gaussian process regression

ガウス過程回帰におけるスパース変分近似の縮約率

Stochastic DCA with Variance Reduction and Applications in Machine Learning

分散削減による確率的DCAと機械学習への応用

Nonconvex Matrix Completion with Linearly Parameterized Factors

線形パラメーター化因子による非凸行列補完

tntorch: Tensor Network Learning with PyTorch

tntorch: PyTorch によるテンソルネットワーク学習

Ranking and Tuning Pre-trained Models: A New Paradigm for Exploiting Model Hubs

事前学習済みモデルのランク付けとチューニング: モデル ハブを活用するための新しいパラダイム

A Unified Statistical Learning Model for Rankings and Scores with Application to Grant Panel Review

グラントパネルレビューへの適用によるランキングとスコアの統一統計的学習モデル

Efficient Inference for Dynamic Flexible Interactions of Neural Populations

神経集団の動的で柔軟な相互作用のための効率的な推論

Multi-Agent Multi-Armed Bandits with Limited Communication

通信が制限されたマルチエージェント、マルチアームドバンディット

Using Shapley Values and Variational Autoencoders to Explain Predictive Models with Dependent Mixed Features

シャープレイ値と変分オートエンコーダを使用した、従属混合特徴を持つ予測モデルの説明

When is the Convergence Time of Langevin Algorithms Dimension Independent? A Composite Optimization Viewpoint

ランジュバンアルゴリズムの収束時間は次元に依存しないのか？複合最適化の観点

Learning Operators with Coupled Attention

結合された注意によるオペレータの学習

Kernel Partial Correlation Coefficient — a Measure of Conditional Dependence

カーネル偏相関係数 — 条件付き依存性の尺度

Smooth Robust Tensor Completion for Background/Foreground Separation with Missing Pixels: Novel Algorithm with Convergence Guarantee

欠落ピクセルによる背景/前景分離のための滑らかでロバストなテンソル補完:収束保証のある新しいアルゴリズム

Learning Green’s functions associated with time-dependent partial differential equations

時間依存偏微分方程式に関連するグリーン関数の学習

Structural Agnostic Modeling: Adversarial Learning of Causal Graphs

構造にとらわれないモデリング:因果グラフの敵対的学習

Robust Distributed Accelerated Stochastic Gradient Methods for Multi-Agent Networks

マルチエージェントネットワークのためのロバストな分散加速確率勾配法

Behavior Priors for Efficient Reinforcement Learning

効率的な強化学習のための行動事前確率

Variance Reduced EXTRA and DIGing and Their Optimal Acceleration for Strongly Convex Decentralized Optimization

分散の低減EXTRAとDIGing、およびそれらの最適加速による強凸分散最適化

On Acceleration for Convex Composite Minimization with Noise-Corrupted Gradients and Approximate Proximal Mapping

ノイズ破損勾配と近似近位マッピングによる凸複合材料最小化のための加速について

Getting Better from Worse: Augmented Bagging and A Cautionary Tale of Variable Importance

悪くも良くなる:拡張されたバギングと可変重要性の教訓物語

Two-Sample Testing on Ranked Preference Data and the Role of Modeling Assumptions

ランク付けされた選好データに対する2サンプル検定とモデリング仮定の役割

Underspecification Presents Challenges for Credibility in Modern Machine Learning

仕様不足は、現代の機械学習における信頼性に課題をもたらします

Gaussian Process Parameter Estimation Using Mini-batch Stochastic Gradient Descent: Convergence Guarantees and Empirical Benefits

ミニバッチ確率的勾配降下法を用いたガウス過程パラメータ推定:収束保証と経験的利点

Asymptotic Study of Stochastic Adaptive Algorithms in Non-convex Landscape

非凸面における確率的適応アルゴリズムの漸近的研究

Towards Practical Adam: Non-Convexity, Convergence Theory, and Mini-Batch Acceleration

実践的アダムに向けて:非凸性、収束理論、ミニバッチ加速

Multi-Task Dynamical Systems

マルチタスクダイナミックシステム

Representation Learning for Maximization of MI, Nonlinear ICA and Nonlinear Subspaces with Robust Density Ratio Estimation

ロバスト密度比推定によるMI、非線形ICA、および非線形部分空間の最大化のための表現学習

Gaussian Process Boosting

ガウスプロセスブースティング

An Efficient Sampling Algorithm for Non-smooth Composite Potentials

非平滑複合ポテンシャルの効率的なサンプリングアルゴリズム

Change point localization in dependent dynamic nonparametric random dot product graphs

従属動的ノンパラメトリックランダム内積グラフにおける変化点局在化

Bounding the Error of Discretized Langevin Algorithms for Non-Strongly Log-Concave Targets

非強対数凹ターゲットに対する離散化ランジュバンアルゴリズムの誤差の制限

KoPA: Automated Kronecker Product Approximation

KoPA: 自動クロネッカー製品近似

Nonparametric Principal Subspace Regression

ノンパラメトリック主部分空間回帰

A Wasserstein Distance Approach for Concentration of Empirical Risk Estimates

経験的リスク推定値の集中のためのワッサースタイン距離アプローチ

Simple and Optimal Stochastic Gradient Methods for Nonsmooth Nonconvex Optimization

非平滑非凸最適化のための単純で最適な確率的勾配法

MALTS: Matching After Learning to Stretch

MALTS:ストレッチを学んだ後のマッチング

Weakly Supervised Disentangled Generative Causal Representation Learning

弱教師あり解きもつれ生成的因果表現学習

Bayesian Covariate-Dependent Gaussian Graphical Models with Varying Structure

さまざまな構造を持つベイズ共変量依存ガウスグラフィカルモデル

Tree-based Node Aggregation in Sparse Graphical Models

スパースグラフィカルモデルにおけるツリーベースのノード集約

Mitigating the Effects of Non-Identifiability on Inference for Bayesian Neural Networks with Latent Variables

潜在変数を持つベイジアンニューラルネットワークの推論に対する非識別可能性の影響の軽減

Mappings for Marginal Probabilities with Applications to Models in Statistical Physics

統計物理学におけるモデルへの応用による周辺確率のマッピング

Multivariate Boosted Trees and Applications to Forecasting and Control

多変量ブーストツリーと予測と制御への応用

Quantile regression with ReLU Networks: Estimators and minimax rates

ReLUネットワークによる分位点回帰:推定量とミニマックスレート

Double Spike Dirichlet Priors for Structured Weighting

構造化重み付けのためのダブルスパイクディリクレ事前確率

Projected Robust PCA with Application to Smooth Image Recovery

スムーズな画像回復への応用によるロバストなPCAの予測

Non-asymptotic Properties of Individualized Treatment Rules from Sequentially Rule-Adaptive Trials

逐次ルール適応試験からの個別化治療ルールの非漸近特性

Using Active Queries to Infer Symmetric Node Functions of Graph Dynamical Systems

アクティブクエリを使用したグラフ動的システムの対称ノード関数の推論

A Closer Look at Embedding Propagation for Manifold Smoothing

多様体平滑化のための埋め込み伝播の詳細

Greedification Operators for Policy Optimization: Investigating Forward and Reverse KL Divergences

方策最適化のための貪欲化演算子:前方および逆方向のKL分岐の調査

Adaptive Greedy Algorithm for Moderately Large Dimensions in Kernel Conditional Density Estimation

カーネル条件付き密度推定における適度な大次元のための適応貪欲アルゴリズム

Simple Agent, Complex Environment: Efficient Reinforcement Learning with Agent States

単純なエージェント、複雑な環境:エージェント状態による効率的な強化学習

On Constraints in First-Order Optimization: A View from Non-Smooth Dynamical Systems

1次最適化における制約条件について:非平滑力学系からの視点

Sparse Continuous Distributions and Fenchel-Young Losses

疎な連続分布とフェンチェル・ヤング損失

Tree-Based Models for Correlated Data

相関データのツリーベースモデル

Learning Temporal Evolution of Spatial Dependence with Generalized Spatiotemporal Gaussian Process Models

一般化時空間ガウス過程モデルによる空間依存性の時間的進化の学習

A proof of convergence for the gradient descent optimization method with random initializations in the training of neural networks with ReLU activation for piecewise linear target functions

区分線形ターゲット関数に対するReLU活性化を用いたニューラルネットワークの学習におけるランダム初期化による勾配降下最適化法の収束証明

Auto-Sklearn 2.0: Hands-free AutoML via Meta-Learning

Auto-Sklearn 2.0: メタ学習によるハンズフリー AutoML

Estimation and inference on high-dimensional individualized treatment rule in observational data using split-and-pooled de-correlated score

分割・プールされた非相関スコアを用いた観測データにおける高次元個別化治療ルールの推定と推論

The Interplay Between Implicit Bias and Benign Overfitting in Two-Layer Linear Networks

2層線形ネットワークにおける陰的バイアスと良性過学習の相互作用

A Random Matrix Perspective on Random Tensors

ランダムテンソルに対するランダム行列の視点

Stochastic subgradient for composite convex optimization with functional constraints

関数制約を持つ複合凸最適化のための確率的サブグラジエント

Functional Linear Regression with Mixed Predictors

混合予測子による関数型線形回帰

Tianshou: A Highly Modularized Deep Reinforcement Learning Library

Tianshou:高度にモジュール化された深層強化学習ライブラリ

A Computationally Efficient Framework for Vector Representation of Persistence Diagrams

永続性図のベクトル表現のための計算効率の高いフレームワーク

Learning linear non-Gaussian directed acyclic graph with diverging number of nodes

ノード数の発散による線形非ガウス有向非巡回グラフの学習

Minimax Mixing Time of the Metropolis-Adjusted Langevin Algorithm for Log-Concave Sampling

対数凹サンプリングのためのメトロポリス調整ランジュバンアルゴリズムのミニマックス混合時間

Fast Stagewise Sparse Factor Regression

高速ステージワイズスパース因子回帰

Communication-Constrained Distributed Quantile Regression with Optimal Statistical Guarantees

最適な統計的保証による通信制約付き分布分位点回帰

The Weighted Generalised Covariance Measure

重み付き一般化共分散測度

CleanRL: High-quality Single-file Implementations of Deep Reinforcement Learning Algorithms

CleanRL:深層強化学習アルゴリズムの高品質な単一ファイル実装

Policy Gradient and Actor-Critic Learning in Continuous Time and Space: Theory and Algorithms

連続時間と空間における方策勾配とアクター・クリティック学習:理論とアルゴリズム

Deep Network Approximation: Achieving Arbitrary Accuracy with Fixed Number of Neurons

深層ネットワーク近似:固定数のニューロンで任意の精度を達成

Nonstochastic Bandits with Composite Anonymous Feedback

非確率的バンディットと複合匿名フィードバック

Jump Gaussian Process Model for Estimating Piecewise Continuous Regression Functions

区分的連続回帰関数を推定するためのジャンプ ガウス過程モデル

Convergence Guarantees for the Good-Turing Estimator

グッドチューリング推定量の収束保証

Generalized Resubstitution for Classification Error Estimation

分類誤差推定のための一般化再代入

Nonparametric adaptive control and prediction: theory and randomized algorithms

ノンパラメトリック適応制御と予測:理論とランダム化アルゴリズム

On the Convergence Rates of Policy Gradient Methods

政策勾配法の収束率について

De-Sequentialized Monte Carlo: a parallel-in-time particle smoother

非逐次化モンテカルロ: 時間的に並列な粒子スムーザー

Exact Partitioning of High-order Models with a Novel Convex Tensor Cone Relaxation

新しい凸テンソルコーン緩和による高次モデルの厳密分割

Deepchecks: A Library for Testing and Validating Machine Learning Models and Data

Deepchecks: 機械学習モデルとデータをテストおよび検証するためのライブラリ

Integral Autoencoder Network for Discretization-Invariant Learning

離散化不変量学習のための積分自己符号化器

Information-Theoretic Characterization of the Generalization Error for Iterative Semi-Supervised Learning

反復半教師あり学習のための一般化誤差の情報理論的特徴付け

ReservoirComputing.jl: An Efficient and Modular Library for Reservoir Computing Models

ReservoirComputing.jl: 貯水池コンピューティングモデルのための効率的なモジュール式ライブラリ

Estimating Causal Effects under Network Interference with Bayesian Generalized Propensity Scores

Bayes一般化傾向スコアによるネットワーク干渉下での因果効果の推定

Regularized and Smooth Double Core Tensor Factorization for Heterogeneous Data

異種データのための正則化および滑らかなダブルコアテンソル因数分解

Generalized Matrix Factorization: efficient algorithms for fitting generalized linear latent variable models to large data arrays

一般化行列因数分解: 一般化線形潜在変数モデルを大規模なデータ配列に当てはめるための効率的なアルゴリズム

Two-mode Networks: Inference with as Many Parameters as Actors and Differential Privacy

2 モード ネットワーク: アクターと同じ数のパラメーターと差分プライバシーによる推論

Expected Regret and Pseudo-Regret are Equivalent When the Optimal Arm is Unique

最適なアームが唯一のものである場合、期待される後悔と疑似後悔は同等である

Linearization and Identification of Multiple-Attractor Dynamical Systems through Laplacian Eigenmaps

ラプラシアン固有マップによる多重アトラクタ力学系の線形化と同定

Semiparametric Inference For Causal Effects In Graphical Models With Hidden Variables

隠れ変数を持つグラフィカルモデルにおける因果効果のセミパラメトリック推論

Stable Classification

安定した分類

Handling Hard Affine SDP Shape Constraints in RKHSs

RKHSでのハードアフィンSDP形状制約の処理

JsonGrinder.jl: automated differentiable neural architecture for embedding arbitrary JSON data

JsonGrinder.jl: 任意のJSONデータを埋め込むための自動微分ニューラルアーキテクチャ

Interpretable Classification of Categorical Time Series Using the Spectral Envelope and Optimal Scalings

スペクトルエンベロープと最適スケーリングを使用したカテゴリカル時系列の解釈可能な分類

More Powerful Conditional Selective Inference for Generalized Lasso by Parametric Programming

パラメトリック計画法による一般化ラッソのためのより強力な条件付き選択的推論

Theoretical Foundations of t-SNE for Visualizing High-Dimensional Clustered Data

高次元クラスタデータの可視化のためのt-SNEの理論的基礎

On Instrumental Variable Regression for Deep Offline Policy Evaluation

ディープオフライン政策評価のための操作変数回帰について

Graph Partitioning and Sparse Matrix Ordering using Reinforcement Learning and Graph Neural Networks

強化学習とグラフニューラルネットワークを使用したグラフ分割とスパース行列の順序付け

Variational Inference in high-dimensional linear regression

高次元線形回帰における変分推論

Tree-Values: Selective Inference for Regression Trees

tree-values: 回帰ツリーの選択的推論

Pathfinder: Parallel quasi-Newton variational inference

パスファインダー:平行準ニュートン変分推論

Learning from Noisy Pairwise Similarity and Unlabeled Data

ノイズの多いペアワイズ類似性とラベルなしデータからの学習

On Regularized Square-root Regression Problems: Distributionally Robust Interpretation and Fast Computations

正則化平方根回帰問題について:分布的にロバストな解釈と高速計算

The Separation Capacity of Random Neural Networks

ランダムニューラルネットワークの分離能力

Detecting Latent Communities in Network Formation Models

ネットワーク形成モデルにおける潜在コミュニティの検出

Toward Understanding Convolutional Neural Networks from Volterra Convolution Perspective

ボルテラ畳み込みの観点から畳み込みニューラルネットワークを理解するために

Nystrom Regularization for Time Series Forecasting

時系列予測のための Nystrom 正則化

Intrinsic Dimension Estimation Using Wasserstein Distance

ワッサースタイン距離を用いた内在次元の推定

Oracle Complexity in Nonsmooth Nonconvex Optimization

非平滑非凸最適化における Oracle の複雑性

d3rlpy: An Offline Deep Reinforcement Learning Library

d3rlpy: オフラインの深層強化学習ライブラリ

WarpDrive: Fast End-to-End Deep Multi-Agent Reinforcement Learning on a GPU

WarpDrive:GPU上での高速エンドツーエンドの深層マルチエージェント強化学習

Nonparametric Neighborhood Selection in Graphical Models

グラフィカルモデルでのノンパラメトリック近傍選択

Hamilton-Jacobi equations on graphs with applications to semi-supervised learning and data depth

グラフ上のハミルトン・ヤコビ方程式と半教師あり学習およびデータ深度への応用

Self-Healing Robust Neural Networks via Closed-Loop Control

閉ループ制御による自己修復ロバストニューラルネットワーク

Network Regression with Graph Laplacians

グラフ ラプラシアンによるネットワーク回帰

On Low-rank Trace Regression under General Sampling Distribution

一般標本分布下における低位トレース回帰について

Community detection in sparse latent space models

スパース潜在空間モデルにおけるコミュニティ検出

Convergence Rates for Gaussian Mixtures of Experts

専門家のガウス混合の収束率

Improving Bayesian Network Structure Learning in the Presence of Measurement Error

測定誤差の存在下でのベイジアンネットワーク構造学習の改善

On Mixup Regularization

Mixup正則化について

Project and Forget: Solving Large-Scale Metric Constrained Problems

Project and Forget: メトリクスに制約のある大規模な問題を解決する

Kernel Autocovariance Operators of Stationary Processes: Estimation and Convergence

定常過程のカーネル自己共分散演算子: 推定と収束

Distributed Stochastic Gradient Descent: Nonconvexity, Nonsmoothness, and Convergence to Local Minima

分布確率的勾配降下法: 非凸性、非平滑性、および局所極小値への収束

Joint Continuous and Discrete Model Selection via Submodularity

サブモジュラリティによるジョイント連続モデルと離散モデルの選択

ALMA: Alternating Minimization Algorithm for Clustering Mixture Multilayer Network

アルマ望遠鏡:混合多層ネットワークのクラスタリングのための交互最小化アルゴリズム

The Geometry of Uniqueness, Sparsity and Clustering in Penalized Estimation

ペナルティ評価における一意性,スパース性,クラスタリングの幾何学

Maximum sampled conditional likelihood for informative subsampling

情報量の多いサブサンプリングの最大サンプリング条件付き尤度

Distributional Random Forests: Heterogeneity Adjustment and Multivariate Distributional Regression

分布ランダムフォレスト:不均一性調整と多変量分布回帰

Fully General Online Imitation Learning

完全に一般的なオンライン模倣学習

Causal Aggregation: Estimation and Inference of Causal Effects by Constraint-Based Data Fusion

因果集約:制約に基づくデータ融合による因果効果の推定と推論

Faster Randomized Interior Point Methods for Tall/Wide Linear Programs

背の高い/幅の広い線形プログラムのためのより高速なランダム化内部点法

Statistical Optimality and Computational Efficiency of Nystrom Kernel PCA

NystromカーネルPCAの統計的最適性と計算効率

Interval-censored Hawkes processes

インターバル打ち切りホークス過程

Early Stopping for Iterative Regularization with General Loss Functions

一般損失関数による反復正則化の早期停止

Fundamental Limits and Tradeoffs in Invariant Representation Learning

不変表現学習における基本的な制限とトレードオフ

Information-theoretic Classification Accuracy: A Criterion that Guides Data-driven Combination of Ambiguous Outcome Labels in Multi-class Classification

情報理論的分類精度:多クラス分類におけるあいまいな結果ラベルのデータ駆動型の組み合わせを導く基準

SGD with Coordinate Sampling: Theory and Practice

座標サンプリングによるSGD:理論と実践

Global Optimality and Finite Sample Analysis of Softmax Off-Policy Actor Critic under State Distribution Mismatch

状態分布不一致下におけるソフトマックスオフポリシーアクタークリティックの大域的最適性と有限サンプル分析

Vector-Valued Least-Squares Regression under Output Regularity Assumptions

出力規則性の仮定の下でのベクトル値最小二乗回帰

Constraint Reasoning Embedded Structured Prediction

制約推論、埋め込み構造化予測

Minimax optimal approaches to the label shift problem in non-parametric settings

ノンパラメトリック設定におけるラベルシフト問題へのミニマックス最適アプローチ

Existence, Stability and Scalability of Orthogonal Convolutional Neural Networks

直交畳み込みニューラルネットワークの存在、安定性、スケーラビリティ

Scalable Gaussian-process regression and variable selection using Vecchia approximations

ベッキア近似を用いたスケーラブルなガウス過程回帰と変数選択

OMLT: Optimization & Machine Learning Toolkit

OMLT: 最適化 & 機械学習ツールキット

Approximate Bayesian Computation via Classification

分類による近似ベイズ計算

Metrics of Calibration for Probabilistic Predictions

確率的予測のためのキャリブレーションのメトリクス

Volume 24 (Year: 2023 / Papers: 400)

Approximation Bounds for Hierarchical Clustering: Average Linkage, Bisecting K-means, and Local Search

階層クラスタリングの近似限界: 平均リンケージ、二等分K平均法、およびローカル探索

The Brier Score under Administrative Censoring: Problems and a Solution

行政検閲下のブライアスコア:問題と解決策

Bayesian Spiked Laplacian Graphs

ベイジアン スパイク ラプラシアン グラフ

Efficient Structure-preserving Support Tensor Train Machine

効率的な構造保持サポートテンソルトレインマシン

Cluster-Specific Predictions with Multi-Task Gaussian Processes

マルチタスク ガウス プロセスによるクラスタ固有の予測

AutoKeras: An AutoML Library for Deep Learning

AutoKeras: ディープラーニング用の AutoML ライブラリ

On Distance and Kernel Measures of Conditional Dependence

条件付き依存性の距離とカーネル測度について

A Relaxed Inertial Forward-Backward-Forward Algorithm for Solving Monotone Inclusions with Application to GANs

GANへの適用による単調介在物を解くための緩和慣性前方‐後退‐前方アルゴリズム

Sampling random graph homomorphisms and applications to network data analysis

ランダムグラフ準同型のサンプリングとネットワークデータ解析への応用

A Line-Search Descent Algorithm for Strict Saddle Functions with Complexity Guarantees

複雑さが保証された厳密な鞍関数のためのラインサーチ降下アルゴリズム

Optimal Strategies for Reject Option Classifiers

リジェクト オプション分類子の最適な戦略

Learning-augmented count-min sketches via Bayesian nonparametrics

ベイズ非パラメトリックによる学習強化カウントミニマムスケッチ

Adaptation to the Range in K-Armed Bandits

Kアームドバンディットの範囲への適応

Python package for causal discovery based on LiNGAM

LiNGAMに基づく因果関係の発見のためのPythonパッケージ

Extending Adversarial Attacks to Produce Adversarial Class Probability Distributions

敵対的攻撃を拡張して敵対的クラス確率分布を生成する

Globally-Consistent Rule-Based Summary-Explanations for Machine Learning Models: Application to Credit-Risk Evaluation

機械学習モデルのためのグローバル整合性ルールベースの要約-説明:信用リスク評価への応用

Learning Mean-Field Games with Discounted and Average Costs

平均フィールドゲームを割引コストと平均コストで学習

An Inertial Block Majorization Minimization Framework for Nonsmooth Nonconvex Optimization

非平滑非凸最適化のための慣性ブロック多数決最小化フレームワーク

Regularized Joint Mixture Models

正則化されたジョイント混合モデル

Interpolating Classifiers Make Few Mistakes

分類器の補間は間違いをほとんど犯しません

Graph-Aided Online Multi-Kernel Learning

グラフ支援オンラインマルチカーネル学習

Lower Bounds and Accelerated Algorithms for Bilevel Optimization

バイレベル最適化のための下限と高速化アルゴリズム

Bayesian Data Selection

ベイジアンデータの選択

Calibrated Multiple-Output Quantile Regression with Representation Learning

表現学習による較正された多出力分位点回帰

Discrete Variational Calculus for Accelerated Optimization

加速最適化のための離散変分計算

Generalization Bounds for Noisy Iterative Algorithms Using Properties of Additive Noise Channels

加法性ノイズチャネルの特性を使用したノイズの多い反復アルゴリズムの一般化限界

The SKIM-FA Kernel: High-Dimensional Variable Selection and Nonlinear Interaction Discovery in Linear Time

SKIM-FAカーネル:高次元変数選択と線形時間における非線形相互作用の発見

Impact of classification difficulty on the weight matrices spectra in Deep Learning and application to early-stopping

深層学習における重み行列スペクトルに対する分類難易度の影響と早期停止への応用

HiClass: a Python Library for Local Hierarchical Classification Compatible with Scikit-learn

HiClass: scikit-learn と互換性のあるローカル階層分類のための Python ライブラリ

Attacks against Federated Learning Defense Systems and their Mitigation

フェデレーテッド・ラーニング防御システムに対する攻撃とその緩和策

Labels, Information, and Computation: Efficient Learning Using Sufficient Labels

ラベル、情報、計算:十分なラベルを用いた効率的な学習

Sparse PCA: a Geometric Approach

スパース PCA: 幾何学的アプローチ

Gap Minimization for Knowledge Sharing and Transfer

知識の共有と伝達のためのギャップの最小化

Quantus: An Explainable AI Toolkit for Responsible Evaluation of Neural Network Explanations and Beyond

Quantus: ニューラルネットワークの説明などを責任を持って評価するための説明可能なAIツールキット

Can Reinforcement Learning Find Stackelberg-Nash Equilibria in General-Sum Markov Games with Myopically Rational Followers?

強化学習は、近視眼的に合理的なフォロワーを持つ一般和マルコフゲームでスタックルベルグ・ナッシュ均衡を見つけることができるか?

Label Distribution Changing Learning with Sample Space Expanding

ラベル分布、サンプルスペース拡張による学習の変更

Ridges, Neural Networks, and the Radon Transform

リッジ、ニューラルネットワーク、ラドン変換

First-Order Algorithms for Nonlinear Generalized Nash Equilibrium Problems

非線形一般化ナッシュ均衡問題に対する 1 次アルゴリズム

Sensing Theorems for Unsupervised Learning in Linear Inverse Problems

線形逆問題における教師なし学習のためのセンシング定理

On Batch Teaching Without Collusion

共謀を伴わないバッチティーチングについて

Neural Implicit Flow: a mesh-agnostic dimensionality reduction paradigm of spatio-temporal data

ニューラル・インプリシット・フロー: メッシュに依存しない時空間データの次元削減パラダイム

A Simple Approach to Improve Single-Model Deep Uncertainty via Distance-Awareness

距離認識による単一モデルの深い不確実性を改善するためのシンプルなアプローチ

Benchmarking Graph Neural Networks

グラフ ニューラル ネットワークのベンチマーク

Robust Load Balancing with Machine Learned Advice

機械学習のアドバイスによる堅牢なロードバランシング

The multimarginal optimal transport formulation of adversarial multiclass classification

敵対的多クラス分類の多限界最適輸送定式化

The d-Separation Criterion in Categorical Probability

カテゴリカル確率におけるd-分離基準

A Group-Theoretic Approach to Computational Abstraction: Symmetry-Driven Hierarchical Clustering

計算抽象化への群論的アプローチ:対称性駆動階層クラスタリング

On the Convergence of Stochastic Gradient Descent with Bandwidth-based Step Size

帯域幅ベースのステップサイズを持つ確率的勾配降下法の収束について

Reinforcement Learning for Joint Optimization of Multiple Rewards

複数の報酬の同時最適化のための強化学習

Convergence Rates of a Class of Multivariate Density Estimation Methods Based on Adaptive Partitioning

適応分割に基づく多変量密度推定法のクラスの収束率

Online Change-Point Detection in High-Dimensional Covariance Structure with Application to Dynamic Networks

高次元共分散構造におけるオンライン変化点検出と動的ネットワークへの応用

Necessary and Sufficient Conditions for Inverse Reinforcement Learning of Bayesian Stopping Time Problems

ベイズ停止時間問題の逆強化学習のための必要十分条件

VCG Mechanism Design with Unknown Agent Values under Stochastic Bandit Feedback

確率的バンディットフィードバックの下での未知のエージェント値を持つVCGメカニズム設計

Contextual Stochastic Block Model: Sharp Thresholds and Contiguity

コンテキスト確率的ブロック モデル: シャープなしきい値と隣接性

Kernel-based estimation for partially functional linear model: Minimax rates and randomized sketches

部分的に機能的な線形モデルのためのカーネルベースの推定:ミニマックス率とランダム化スケッチ

On the geometry of Stein variational gradient descent

スタイン変分勾配降下の幾何学について

Tree-AMP: Compositional Inference with Tree Approximate Message Passing

Tree-AMP: ツリー近似メッセージ パッシングによる構成推論

Online Stochastic Gradient Descent with Arbitrary Initialization Solves Non-smooth, Non-convex Phase Retrieval

任意の初期化によるオンライン確率的勾配降下法による非平滑、非凸位相検索の解法

Topological Convolutional Layers for Deep Learning

深層学習のためのトポロジカル畳み込み層

Provably Sample-Efficient Model-Free Algorithm for MDPs with Peak Constraints

ピーク制約を持つMDPのための証明可能なサンプル効率のモデルフリーアルゴリズム

Density estimation on low-dimensional manifolds: an inflation-deflation approach

低次元多様体上の密度推定:インフレーション・デフレアプローチ

Monotonic Alpha-divergence Minimisation for Variational Inference

変分推論のための単調α‐発散最小化

On the Complexity of SHAP-Score-Based Explanations: Tractability via Knowledge Compilation and Non-Approximability Results

SHAPスコアに基づく説明の複雑さについて:知識のコンパイルと非近似性の結果による扱いやすさ

Fundamental limits and algorithms for sparse linear regression with sublinear sparsity

サブリニアスパース性を持つスパース線形回帰の基本制限とアルゴリズム

Wide-minima Density Hypothesis and the Explore-Exploit Learning Rate Schedule

広い最小密度仮説と探索・活用学習率スケジュール

Posterior Contraction for Deep Gaussian Process Priors

ディープガウス過程事前分布の事後収縮

Prior Specification for Bayesian Matrix Factorization via Prior Predictive Matching

事前予測マッチングによるベイズ行列因数分解の事前仕様

Distributed Nonparametric Regression Imputation for Missing Response Problems with Large-scale Data

大規模データを用いた欠損応答問題に対する分布ノンパラメトリック回帰代入

When Locally Linear Embedding Hits Boundary

局所的な線形埋め込みが境界に当たった場合

Optimizing ROC Curves with a Sort-Based Surrogate Loss for Binary Classification and Changepoint Detection

二項分類と変化点検出のためのソートベースの代理損失によるROC曲線の最適化

Kernel-Matrix Determinant Estimates from stopped Cholesky Decomposition

停止したコレスキー分解からのカーネル行列行列式推定

How Do You Want Your Greedy: Simultaneous or Repeated?

あなたはどのようにあなたの欲張りを望みますか:同時または繰り返し?

Inference for a Large Directed Acyclic Graph with Unspecified Interventions

不特定の介入を持つ大規模な有向非巡回グラフの推論

Privacy-Aware Rejection Sampling

プライバシーに配慮した拒否サンプリング

Intrinsic Persistent Homology via Density-based Metric Learning

密度ベース計量学習による固有持続ホモロジー

A Randomized Subspace-based Approach for Dimensionality Reduction and Important Variable Selection

次元削減と重要な変数選択のためのランダム化部分空間ベースアプローチ

A Likelihood Approach to Nonparametric Estimation of a Singular Distribution Using Deep Generative Models

深層生成モデルを用いた特異分布のノンパラメトリック推定への尤度アプローチ

Towards Learning to Imitate from a Single Video Demonstration

1つのビデオデモンストレーションから模倣を学ぶために

Approximate Post-Selective Inference for Regression with the Group LASSO

グループLASSOによる回帰のための近似ポストセレクティブ推論

Temporal Abstraction in Reinforcement Learning with the Successor Representation

後続表現を用いた強化学習における時間的抽象化

Fast Online Changepoint Detection via Functional Pruning CUSUM Statistics

機能的プルーニングCUSUM統計による高速オンライン変化点検出

Iterated Block Particle Filter for High-dimensional Parameter Learning: Beating the Curse of Dimensionality

高次元パラメータ学習のための反復ブロック粒子フィルタ:次元の呪縛を打ち負かす

Bayes-Newton Methods for Approximate Bayesian Inference with PSD Guarantees

PSD 保証付き近似ベイズ推論のためのベイズ・ニュートン法

Online Optimization over Riemannian Manifolds

リーマン多様体上のオンライン最適化

Doubly Robust Stein-Kernelized Monte Carlo Estimator: Simultaneous Bias-Variance Reduction and Supercanonical Convergence

二重にロバストなスタインカーネル化モンテカルロ推定量: 同時バイアス分散削減と超正準収束

Learning Partial Differential Equations in Reproducing Kernel Hilbert Spaces

カーネルヒルベルト空間の再現における偏微分方程式の学習

Gaussian Processes with Errors in Variables: Theory and Computation

変数に誤差があるガウス過程:理論と計算

Dimension-Grouped Mixed Membership Models for Multivariate Categorical Data

多変量カテゴリカル データのためのディメンション グループ化混合メンバーシップ モデル

Neural Operator: Learning Maps Between Function Spaces With Applications to PDEs

ニューラルオペレーター:偏微分方程式への応用による関数空間間の学習マップ

Outlier-Robust Subsampling Techniques for Persistent Homology

持続ホモロジーのための外れ値ロバストなサブサンプリング手法

Recursive Quantile Estimation: Non-Asymptotic Confidence Bounds

再帰的分位点推定: 非漸近信頼限界

Non-Asymptotic Guarantees for Robust Statistical Learning under Infinite Variance Assumption

無限分散仮定下でのロバスト統計学習のための非漸近保証

Decentralized Learning: Theoretical Optimality and Practical Improvements

分散型学習:理論的最適性と実践的改善

Faith-Shap: The Faithful Shapley Interaction Index

フェイス・シャップ：フェイスフル・シャップリー相互作用指数

Statistical Inference for Noisy Incomplete Binary Matrix

ノイズの多い不完全バイナリ行列の統計的推論

Global Convergence of Sub-gradient Method for Robust Matrix Recovery: Small Initialization, Noisy Measurements, and Over-parameterization

ロバストな行列回復のためのサブグラジエント法のグローバル収束:小さな初期化、ノイズの多い測定、および過剰なパラメータ化

Fitting Autoregressive Graph Generative Models through Maximum Likelihood Estimation

最尤推定による自己回帰グラフ生成モデルのフィッティング

An Analysis of Robustness of Non-Lipschitz Networks

非リプシッツネットワークのロバスト性の解析

Connectivity Matters: Neural Network Pruning Through the Lens of Effective Sparsity

コネクティビティの問題:効果的なスパース性のレンズを通して刈り込むニューラルネットワーク

FedLab: A Flexible Federated Learning Framework

FedLab:柔軟な連合学習フレームワーク

Inference for Gaussian Processes with Matern Covariogram on Compact Riemannian Manifolds

コンパクトリーマン多様体上のマターンコバリオグラムによるガウス過程の推論

Learning Optimal Group-structured Individualized Treatment Rules with Many Treatments

多数の治療による最適なグループ構造化個別化治療ルールの学習

Sparse Training with Lipschitz Continuous Loss Functions and a Weighted Group L0-norm Constraint

リプシッツ 連続損失関数と重み付きグループ L0 ノルム制約によるスパース トレーニング

Intrinsic Gaussian Process on Unknown Manifolds with Probabilistic Metrics

確率的計量による未知多様体上の内因性ガウス過程

Knowledge Hypergraph Embedding Meets Relational Algebra

知識ハイパーグラフの埋め込みと関係代数の出会い

Concentration analysis of multivariate elliptic diffusions

多変量楕円拡散の濃度解析

Risk Bounds for Positive-Unlabeled Learning Under the Selected At Random Assumption

選択されたランダム仮定の下での正のラベルなし学習のリスク限界

Bayesian Calibration of Imperfect Computer Models using Physics-Informed Priors

物理情報に基づく事前確率を使用した不完全コンピュータモデルのベイズ較正

Dimensionless machine learning: Imposing exact units equivariance

無次元機械学習:正確な単位等価性の強制

A General Theory for Federated Optimization with Asynchronous and Heterogeneous Clients Updates

非同期クライアントと異種クライアント更新によるフェデレーテッド最適化の一般理論

FLIP: A Utility Preserving Privacy Mechanism for Time Series

FLIP:時系列のプライバシー保護メカニズムを保護するユーティリティ

The Hyperspherical Geometry of Community Detection: Modularity as a Distance

コミュニティ検出の超球面幾何学:距離としてのモジュール性

The Implicit Bias of Benign Overfitting

良性の過学習の暗黙のバイアス

Generalization Bounds for Adversarial Contrastive Learning

敵対的対照学習の一般化限界

Learning Good State and Action Representations for Markov Decision Process via Tensor Decomposition

テンソル分解によるマルコフ決定過程の良好な状態表現と行動表現の学習

SQLFlow: An Extensible Toolkit Integrating DB and AI

SQLFlow: DB と AI を統合した拡張可能なツールキット

Deep linear networks can benignly overfit when shallow ones do

深い線形ネットワークは、浅いネットワークがオーバーフィットすると、良性に過適合する可能性があります

A Unified Framework for Optimization-Based Graph Coarsening

最適化ベースのグラフ粗大化のための統一フレームワーク

An Annotated Graph Model with Differential Degree Heterogeneity for Directed Networks

有向ネットワークのための微分次数不均一性を持つ注釈付きグラフモデル

Maximum likelihood estimation in Gaussian process regression is ill-posed

ガウス過程回帰における最尤推定は不適切である

Minimal Width for Universal Property of Deep RNN

Deep RNNの普遍的な性質のための最小幅

Compute-Efficient Deep Learning: Algorithmic Trends and Opportunities

計算効率の高いディープラーニング:アルゴリズムのトレンドと機会

Benign overfitting in ridge regression

リッジ回帰における良性のオーバーフィット

HiGrad: Uncertainty Quantification for Online Learning and Stochastic Approximation

HiGrad:オンライン学習と確率的近似のための不確実性定量化

Statistical Robustness of Empirical Risks in Machine Learning

機械学習における経験的リスクの統計的ロバスト性

Euler-Lagrange Analysis of Generative Adversarial Networks

生成的敵対ネットワークのオイラー・ラグランジュ分析

Graph Clustering with Graph Neural Networks

グラフ ニューラル ネットワークによるグラフ クラスタリング

An Eigenmodel for Dynamic Multilayer Networks

動的多層ネットワークのための固有モデル

A First Look into the Carbon Footprint of Federated Learning

フェデレーテッド・ラーニングのカーボンフットプリントを初めて調査

Combinatorial Optimization and Reasoning with Graph Neural Networks

グラフニューラルネットワークによる組み合わせ最適化と推論

A Rigorous Information-Theoretic Definition of Redundancy and Relevancy in Feature Selection Based on (Partial) Information Decomposition

(部分的な)情報分解に基づく特徴選択における冗長性と関連性の厳密な情報理論的定義

Generalized Linear Models in Non-interactive Local Differential Privacy with Public Data

公開データを用いた非対話型局所差分プライバシーにおける一般化線形モデル

Exploiting Discovered Regression Discontinuities to Debias Conditioned-on-observable Estimators

発見された回帰不連続性を利用して、条件付き観測可能な推定量をバイアス除去する

MARS: A Second-Order Reduction Algorithm for High-Dimensional Sparse Precision Matrices Estimation

MARS:高次元スパース精度行列推定のための2次削減アルゴリズム

Sparse GCA and Thresholded Gradient Descent

スパース GCA としきい値勾配降下法

Dimension Reduction in Contextual Online Learning via Nonparametric Variable Selection

ノンパラメトリック変数選択による文脈依存型オンライン学習における次元削減

Implicit Bias of Gradient Descent for Mean Squared Error Regression with Two-Layer Wide Neural Networks

2層幅ニューラルネットワークによる平均二乗誤差回帰のための勾配降下法の陰的バイアス

Asymptotics of Network Embeddings Learned via Subsampling

サブサンプリングによって学習されたネットワーク埋め込みの漸近論

Policy Gradient Methods Find the Nash Equilibrium in N-player General-sum Linear-quadratic Games

方策勾配法によるNプレイヤー一般和線形二次ゲームにおけるナッシュ均衡を求める

Jump Interval-Learning for Individualized Decision Making with Continuous Treatments

連続治療による個別意思決定のためのジャンプ間隔学習

Optimal Convergence Rates for Distributed Nystroem Approximation

分散ニストローム近似の最適収束率

On Tilted Losses in Machine Learning: Theory and Applications

機械学習における傾斜損失について:理論と応用

Large sample spectral analysis of graph-based multi-manifold clustering

グラフベース多多様体クラスタリングの大規模サンプルスペクトル解析

Escaping The Curse of Dimensionality in Bayesian Model-Based Clustering

ベイジアンモデルベースクラスタリングにおける次元の呪縛からの脱出

Memory-Based Optimization Methods for Model-Agnostic Meta-Learning and Personalized Federated Learning

モデルに依存しないメタ学習とパーソナライズされた連合学習のためのメモリベースの最適化手法

Off-Policy Actor-Critic with Emphatic Weightings

強調された重み付けを持つオフポリシーの俳優-評論家

Stochastic Optimization under Distributional Drift

分布ドリフト下での確率最適化

Fast Objective & Duality Gap Convergence for Non-Convex Strongly-Concave Min-Max Problems with PL Condition

PL条件を持つ非凸強凹最小-最大問題に対する高速目的関数と双対性ギャップ収束

Controlling Wasserstein Distances by Kernel Norms with Application to Compressive Statistical Learning

カーネルノルムによるワッサーシュタイン距離の制御と圧縮統計学習への応用

MALib: A Parallel Framework for Population-based Multi-agent Reinforcement Learning

MALib:集団ベースのマルチエージェント強化学習のための並列フレームワーク

Generalization error bounds for multiclass sparse linear classifiers

多クラススパース線形分類器の一般化誤差範囲

Selective inference for k-means clustering

k-meansクラスタリングの選択的推論

Consistent Model-based Clustering using the Quasi-Bernoulli Stick-breaking Process

準ベルヌーイ棒破砕過程を用いた一貫性のあるモデルベースのクラスタリング

Adapting and Evaluating Influence-Estimation Methods for Gradient-Boosted Decision Trees

勾配ブースト決定木の影響推定法の適応と評価

Adaptive Data Depth via Multi-Armed Bandits

マルチアームバンディットによる適応型データ深度

Integrating Random Effects in Deep Neural Networks

ディープニューラルネットワークにおけるランダム効果の統合

Restarted Nonconvex Accelerated Gradient Descent: No More Polylogarithmic Factor in the in the O(ε^(-7/4)) Complexity

非凸加速勾配降下法の再開: O(ε^(-7/4)) の計算量で多重対数因子が不要

Asynchronous Iterations in Optimization: New Sequence Results and Sharper Algorithmic Guarantees

最適化における非同期反復: 新しいシーケンス結果とよりシャープなアルゴリズム保証

Infinite-dimensional optimization and Bayesian nonparametric learning of stochastic differential equations

無限次元最適化と確率微分方程式のベイズノンパラメトリック学習

Multivariate Soft Rank via Entropy-Regularized Optimal Transport: Sample Efficiency and Generative Modeling

エントロピー正則化最適輸送による多変量ソフトランク:サンプル効率と生成モデリング

q-Learning in Continuous Time

連続時間でのq-学習

Flexible Model Aggregation for Quantile Regression

分位点回帰のための柔軟なモデル集計

Preconditioned Gradient Descent for Overparameterized Nonconvex Burer–Monteiro Factorization with Global Optimality Certification

大域的最適性証明を伴う過剰パラメータ化非凸 Burer-Monteiro 分解のための前処理勾配降下法

A Framework and Benchmark for Deep Batch Active Learning for Regression

回帰のためのディープバッチアクティブラーニングのフレームワークとベンチマーク

Robust Methods for High-Dimensional Linear Learning

高次元線形学習のためのロバストな手法

A Parameter-Free Conditional Gradient Method for Composite Minimization under Hölder Condition

ホルダー条件下の複合最小化のためのパラメータフリー条件付き勾配法

Bilevel Optimization with a Lower-level Contraction: Optimal Sample Complexity without Warm-Start

低水準収縮によるバイレベル最適化:ウォームスタートなしの最適なサンプル複雑性

Inference on the Change Point under a High Dimensional Covariance Shift

高次元共分散シフト下の変化点に関する推論

DART: Distance Assisted Recursive Testing

DART: 距離支援再帰的テスト

Small Transformers Compute Universal Metric Embeddings

小型トランスフォーマーはユニバーサルメトリック埋め込みを計算します

Incremental Learning in Diagonal Linear Networks

対角線形ネットワークにおける増分学習

Beyond the Golden Ratio for Variational Inequality Algorithms

変分不等式アルゴリズムの黄金比を超えて

From Classification Accuracy to Proper Scoring Rules: Elicitability of Probabilistic Top List Predictions

分類精度から適切なスコアリングルールまで:確率的トップリスト予測の誘発性

Posterior Consistency for Bayesian Relevance Vector Machines

ベイズ関連性ベクトルマシンの事後一貫性

Model-Based Multi-Agent RL in Zero-Sum Markov Games with Near-Optimal Sample Complexity

最適に近いサンプル複雑度を持つゼロサムマルコフゲームにおけるモデルベースマルチエージェントRL

Evaluating Instrument Validity using the Principle of Independent Mechanisms

独立メカニズムの原理を用いた機器の有効性の評価

Comprehensive Algorithm Portfolio Evaluation using Item Response Theory

項目応答理論を用いた包括的なアルゴリズムポートフォリオ評価

F2A2: Flexible Fully-decentralized Approximate Actor-critic for Cooperative Multi-agent Reinforcement Learning

F2A2: 協調的マルチエージェント強化学習のための柔軟な完全分散近似アクター評論家

Variational Inference for Deblending Crowded Starfields

混雑した星空を解読するための変分推論

Dropout Training is Distributionally Robust Optimal

ドロップアウト学習は分布的にロバスト、最適

Factor Graph Neural Networks

因子グラフニューラルネットワーク

Naive regression requires weaker assumptions than factor models to adjust for multiple cause confounding

単純回帰では、多重原因の交絡を調整するために、因子モデルよりも弱い仮定が必要です

Quasi-Equivalence between Width and Depth of Neural Networks

ニューラルネットワークの幅と深さの間の準等価性

Metrizing Weak Convergence with Maximum Mean Discrepancies

最大平均不一致による弱収束の計測

On the Theoretical Equivalence of Several Trade-Off Curves Assessing Statistical Proximity

統計的近接性を評価するいくつかのトレードオフ曲線の理論的同等性について

Learning an Explicit Hyper-parameter Prediction Function Conditioned on Tasks

タスクに条件付けられた陽的ハイパーパラメータ予測関数の学習

Quantifying Network Similarity using Graph Cumulants

グラフキュムラントを使用したネットワークの類似性の定量化

The Proximal ID Algorithm

近位IDアルゴリズム

Random Feature Neural Networks Learn Black-Scholes Type PDEs Without Curse of Dimensionality

ランダム特徴ニューラルネットワークは、次元の呪いなしにブラックショールズタイプの偏微分方程式を学習します

Clustering with Tangles: Algorithmic Framework and Theoretical Guarantees

もつれによるクラスタリング:アルゴリズムフレームワークと理論的保証

Insights into Ordinal Embedding Algorithms: A Systematic Evaluation

順序埋め込みアルゴリズムへの洞察:系統的評価

PAC-learning for Strategic Classification

戦略的分類のためのPAC学習

Divide-and-Conquer Fusion

ディバイド・アンド・コンカー・フュージョン

MMD Aggregated Two-Sample Test

MMDアグリゲート2サンプルテスト

Clustering and Structural Robustness in Causal Diagrams

因果図におけるクラスタリングと構造ロバスト性

Variational Gibbs Inference for Statistical Model Estimation from Incomplete Data

不完全データからの統計モデル推定のための変分ギブス推論

Contrasting Identifying Assumptions of Average Causal Effects: Robustness and Semiparametric Efficiency

平均因果効果の対照的な同定仮定:ロバスト性とセミパラメトリック効率

CodaLab Competitions: An Open Source Platform to Organize Scientific Challenges

CodaLabコンペティション:科学的な課題を整理するためのオープンソースプラットフォーム

Q-Learning for MDPs with General Spaces: Convergence and Near Optimality via Quantization under Weak Continuity

一般空間を持つMDPのためのQ学習:弱い連続性下での量子化による収束と近傍最適性

Model-based Causal Discovery for Zero-Inflated Count Data

ゼロ膨張カウントデータに対するモデルベース因果関係の発見

Variational Inverting Network for Statistical Inverse Problems of Partial Differential Equations

偏微分方程式の統計的逆問題に対する変分反転ネットワーク

Multiplayer Performative Prediction: Learning in Decision-Dependent Games

マルチプレイヤーパフォーマティブ予測:意思決定依存型ゲームにおける学習

A Non-parametric View of FedAvg and FedProx:Beyond Stationary Points

FedAvg と FedProx のノンパラメトリック ビュー:固定点を超えて

Buffered Asynchronous SGD for Byzantine Learning

ビザンチン学習のためのバッファ付き非同期 SGD

L0Learn: A Scalable Package for Sparse Learning using L0 Regularization

L0Learn: L0正則化を用いたスパース学習のためのスケーラブルなパッケージ

Non-stationary Online Learning with Memory and Non-stochastic Control

記憶と非確率的制御による非定常オンライン学習

Augmented Sparsifiers for Generalized Hypergraph Cuts

一般化ハイパーグラフ カットのための拡張スパーシファイア

Minimax Risk Classifiers with 0-1 Loss

損失が 0-1 のミニマックスリスク分類器

LibMTL: A Python Library for Deep Multi-Task Learning

LibMTL: ディープ・マルチタスク学習のためのPythonライブラリ

GFlowNet Foundations

GFlowNet の基礎

Entropic Fictitious Play for Mean Field Optimization Problem

平均場最適化問題に対するエントロピー架空遊び

An Inexact Augmented Lagrangian Algorithm for Training Leaky ReLU Neural Network with Group Sparsity

グループスパース性を持つ漏洩ReLUニューラルネットワークを訓練するための不正確な拡張ラグランジュアルゴリズム

Polynomial-Time Algorithms for Counting and Sampling Markov Equivalent DAGs with Applications

アプリケーションを使用したマルコフ等価DAGのカウントとサンプリングのための多項式時間アルゴリズム

An Empirical Investigation of the Role of Pre-training in Lifelong Learning

生涯学習における事前研修の役割に関する実証的研究

Least Squares Model Averaging for Distributed Data

分散データの最小二乗モデルの平均化

Random Forests for Change Point Detection

変化点検出のためのランダムフォレスト

GANs as Gradient Flows that Converge

収束する勾配フローとしての GAN

Adaptation Augmented Model-based Policy Optimization

適応拡張モデルに基づく政策最適化

Functional L-Optimality Subsampling for Functional Generalized Linear Models with Massive Data

大量データを持つ汎関数一般化線形モデルのための関数的L最適性サブサンプリング

A Unified Framework for Factorizing Distributional Value Functions for Multi-Agent Reinforcement Learning

マルチエージェント強化学習のための分布値関数の因数分解のための統一フレームワーク

Multi-source Learning via Completion of Block-wise Overlapping Noisy Matrices

ブロックワイズオーバーラップノイズ行列の完成によるマルチソース学習

Single Timescale Actor-Critic Method to Solve the Linear Quadratic Regulator with Convergence Guarantees

収束保証付き線形二次レギュレータを解く単一時間スケールアクタークリティック法

Conditional Distribution Function Estimation Using Neural Networks for Censored and Uncensored Data

打ち切りデータと打ち切りなしデータに対するニューラルネットワークを用いた条件付き分布関数推定

RankSEG: A Consistent Ranking-based Framework for Segmentation

RankSEG:セグメンテーションのための一貫したランキングベースのフレームワーク

Limits of Dense Simplicial Complexes

高密度単純錯体の限界

Merlion: End-to-End Machine Learning for Time Series

Merlion:時系列のエンドツーエンド機械学習

Autoregressive Networks

自己回帰ネットワーク

On the Optimality of Nuclear-norm-based Matrix Completion for Problems with Smooth Non-linear Structure

平滑非線形構造問題に対する核ノルムに基づく行列補完の最適性について

Interpretable and Fair Boolean Rule Sets via Column Generation

列生成による解釈可能で公正なブールルールセット

Sample Complexity for Distributionally Robust Learning under chi-square divergence

カイ二乗発散下での分布ロバスト学習のためのサンプル複雑性

Statistical Comparisons of Classifiers by Generalized Stochastic Dominance

一般化確率的優勢による分類器の統計的比較

Lifted Bregman Training of Neural Networks

ニューラルネットワークのブレグマン学習を解禁

Strategic Knowledge Transfer

戦略的な知識の伝達

MultiZoo and MultiBench: A Standardized Toolkit for Multimodal Deep Learning

MultiZoo と MultiBench: マルチモーダル深層学習のための標準化されたツールキット

Tractable and Near-Optimal Adversarial Algorithms for Robust Estimation in Contaminated Gaussian Models

汚染されたガウスモデルにおけるロバスト推定のための扱いやすく最適に近い敵対的アルゴリズム

Neural Q-learning for solving PDEs

偏微分方程式を解くためのニューラルQ学習

Scalable Computation of Causal Bounds

因果境界のスケーラブルな計算

Efficient Computation of Rankings from Pairwise Comparisons

ペアワイズ比較からのランキングの効率的な計算

Leaky Hockey Stick Loss: The First Negatively Divergent Margin-based Loss Function for Classification

リーキーホッケースティック損失:分類のための最初の負の発散マージンベースの損失関数

PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways

PaLM:パスウェイによる言語モデリングのスケーリング

Improved Powered Stochastic Optimization Algorithms for Large-Scale Machine Learning

大規模機械学習のための改良型確率最適化アルゴリズム

Sparse Graph Learning from Spatiotemporal Time Series

時空間時系列からのスパースグラフ学習

Alpha-divergence Variational Inference Meets Importance Weighted Auto-Encoders: Methodology and Asymptotics

アルファダイバージェンス変分推論と重要度評価の合致加重オートエンコーダ:方法論と漸近論

Selection by Prediction with Conformal p-values

共形 p 値による予測による選択

Confidence Intervals and Hypothesis Testing for High-dimensional Quantile Regression: Convolution Smoothing and Debiasing

高次元分位点回帰の信頼区間と仮説検定: 畳み込み平滑化とバイアス除去

Graph Attention Retrospective

グラフ・アテンション・レトロスペクティブ

Importance Sparsification for Sinkhorn Algorithm

シンクホーン アルゴリズムの重要度スパーシフィケーション

Improving multiple-try Metropolis with local balancing

ローカルバランシングによるマルチトライメトロポリスの改善

Unbiased Multilevel Monte Carlo Methods for Intractable Distributions: MLMC Meets MCMC

難解な分布のための不偏マルチレベルモンテカルロ法:MLMCとMCMCの出会い

Convex Reinforcement Learning in Finite Trials

有限試行における凸強化学習

Atlas: Few-shot Learning with Retrieval Augmented Language Models

Atlas:検索拡張言語モデルによる少数ショット学習

Adaptive False Discovery Rate Control with Privacy Guarantee

プライバシー保証付きの適応型誤検出率制御

Estimating the Carbon Footprint of BLOOM, a 176B Parameter Language Model

176B パラメータ言語モデルである BLOOM のカーボンフットプリントの推定

skrl: Modular and Flexible Library for Reinforcement Learning

skrl: 強化学習のためのモジュール式で柔軟なライブラリ

Torchhd: An Open Source Python Library to Support Research on Hyperdimensional Computing and Vector Symbolic Architectures

torchhd: 超次元コンピューティングとベクトル記号アーキテクチャの研究を支援するオープンソースのPythonライブラリ

Scalable Real-Time Recurrent Learning Using Columnar-Constructive Networks

柱状建設的ネットワークを用いたスケーラブルなリアルタイム反復学習

Fairlearn: Assessing and Improving Fairness of AI Systems

Fairlearn:AIシステムの公平性の評価と改善

Multi-view Collaborative Gaussian Process Dynamical Systems

マルチビュー協調型ガウス過程力学系

Scalable high-dimensional Bayesian varying coefficient models with unknown within-subject covariance

被験者内共分散が不明なスケーラブルな高次元ベイズ変動係数モデル

Learning to Rank under Multinomial Logit Choice

多項ロジット選択の下でのランク付けの学習

Nearest Neighbor Dirichlet Mixtures

最近傍ディリクレ混合

Minimax Estimation for Personalized Federated Learning: An Alternative between FedAvg and Local Training?

パーソナライズされた連合学習のためのミニマックス推定:FedAvgとローカルトレーニングの代替案?

Distributed Algorithms for U-statistics-based Empirical Risk Minimization

U統計に基づく経験的リスク最小化のための分散アルゴリズム

ProtoryNet – Interpretable Text Classification Via Prototype Trajectories

ProtoryNet – プロトタイプの軌跡による解釈可能なテキスト分類

Surrogate Assisted Semi-supervised Inference for High Dimensional Risk Prediction

高次元リスク予測のための代理支援半教師付き推論

On the Estimation of Derivatives Using Plug-in Kernel Ridge Regression Estimators

プラグインカーネルリッジ回帰推定量を用いた導関数の推定について

Sparse Plus Low Rank Matrix Decomposition: A Discrete Optimization Approach

スパース行列と低ランク行列の分解:離散最適化アプローチ

Revisiting minimum description length complexity in overparameterized models

過度にパラメータ化されたモデルにおける最小記述長の複雑さの再検討

Dynamic Ranking with the BTL Model: A Nearest Neighbor based Rank Centrality Method

BTLモデルによる動的ランク付け:最近傍に基づくランク中心法

Sharper Analysis for Minibatch Stochastic Proximal Point Methods: Stability, Smoothness, and Deviation

ミニバッチ確率的近位点法のよりシャープな解析: 安定性、滑らかさ、および偏差

Causal Discovery with Unobserved Confounding and Non-Gaussian Data

観測されていない交絡データと非ガウスデータによる因果関係の発見

Distributed Sparse Regression via Penalization

ペナルティ化による分散スパース回帰

Online Non-stochastic Control with Partial Feedback

パーシャルフィードバックによるオンライン非確率制御

A Continuous-time Stochastic Gradient Descent Method for Continuous Data

連続データに対する連続時間確率的勾配降下法

Adaptive Clustering Using Kernel Density Estimators

カーネル密度推定器を使用した適応クラスタリング

On Biased Compression for Distributed Learning

分散学習のためのバイアス圧縮について

Elastic Gradient Descent, an Iterative Optimization Method Approximating the Solution Paths of the Elastic Net

弾性勾配降下法、弾性ネットの解の経路を近似する反復最適化法

Distinguishing Cause and Effect in Bivariate Structural Causal Models: A Systematic Investigation

二変量構造因果モデルにおける因果関係の区別:系統的検討

Sparse Markov Models for High-dimensional Inference

高次元推論のためのスパースマルコフモデル

Removing Data Heterogeneity Influence Enhances Network Topology Dependence of Decentralized SGD

データの異種性の影響の除去による分散型 SGD のネットワークトポロジ依存性の強化

The Bayesian Learning Rule

ベイズ学習ルール

Community models for networks observed through edge nominations

エッジノミネートを通じて観察されるネットワークのコミュニティモデル

Near-Optimal Weighted Matrix Completion

最適に近い重み付け行列の完了

A Complete Characterization of Linear Estimators for Offline Policy Evaluation

オフライン政策評価のための線形推定器の完全な特性評価

Generic Unsupervised Optimization for a Latent Variable Model With Exponential Family Observables

指数族観測量を持つ潜在変数モデルに対する汎用教師なし最適化

Low Tree-Rank Bayesian Vector Autoregression Models

低ツリーランクのベイジアンベクトル自己回帰モデル

Universal Approximation Property of Invertible Neural Networks

可逆ニューラルネットワークの普遍近似特性

A New Look at Dynamic Regret for Non-Stationary Stochastic Bandits

非定常確率的バンディットの動的後悔の新たな見方

Deep Neural Networks with Dependent Weights: Gaussian Process Mixture Limit, Heavy Tails, Sparsity and Compressibility

従属重みを持つ深層ニューラルネットワーク:ガウス過程混合限界、ヘビーテール、スパース性、圧縮率

Deletion and Insertion Tests in Regression Models

回帰モデルでの削除テストと挿入テスト

A Unified Analysis of Multi-task Functional Linear Regression Models with Manifold Constraint and Composite Quadratic Penalty

多様体制約と複合二次ペナルティを持つマルチタスク関数線形回帰モデルの統一解析

From Understanding Genetic Drift to a Smart-Restart Mechanism for Estimation-of-Distribution Algorithms

遺伝的浮動の理解から分布推定アルゴリズムのためのスマートリスタートメカニズムまで

Augmented Transfer Regression Learning with Semi-non-parametric Nuisance Models

セミノンパラメトリック撹乱モデルによる拡張転送回帰学習

Erratum: Risk Bounds for the Majority Vote: From a PAC-Bayesian Analysis to a Learning Algorithm

正誤表:多数決のリスク限界:PAC-ベイズ分析から学習アルゴリズムへ

Weibull Racing Survival Analysis with Competing Events, Left Truncation, and Time-Varying Covariates

競合イベント、左切り捨て、および時変共変量によるワイブルレーシング生存時間分析

High-Dimensional Inference for Generalized Linear Models with Hidden Confounding

隠れ交絡を持つ一般化線形モデルのための高次元推論

Causal Bandits for Linear Structural Equation Models

線形構造方程式モデルの因果バンディット

A General Learning Framework for Open Ad Hoc Teamwork Using Graph-based Policy Learning

グラフベースのポリシー学習を用いたオープンアドホックチームワークのための一般的な学習フレームワーク

A PDE approach for regret bounds under partial monitoring

パーシャルモニタリング下の後悔限界に対するPDEアプローチ

Sensitivity-Free Gradient Descent Algorithms

感度フリー勾配降下アルゴリズム

Learning Optimal Feedback Operators and their Sparse Polynomial Approximations

最適フィードバック演算子とそのスパース多項式近似の学習

Pivotal Estimation of Linear Discriminant Analysis in High Dimensions

高次元における線形判別分析のピボタル推定

Random Feature Amplification: Feature Learning and Generalization in Neural Networks

ランダム特徴増幅:ニューラルネットワークにおける特徴学習と一般化

Two Sample Testing in High Dimension via Maximum Mean Discrepancy

最大平均不一致による高次元での2サンプルテスト

Continuous-in-time Limit for Bayesian Bandits

ベイジアンバンディットの連続時間制限

Multi-Consensus Decentralized Accelerated Gradient Descent

マルチコンセンサス分散型加速勾配降下法

Fast Screening Rules for Optimal Design via Quadratic Lasso Reformulation

二次投げ縄再定式化による最適設計のための高速スクリーニングルール

Nevis’22: A Stream of 100 Tasks Sampled from 30 Years of Computer Vision Research

Nevis’22:30年間のコンピュータービジョン研究からサンプリングされた100タスクのストリーム

Dimension Reduction and MARS

次元削減とMARS

Prediction Equilibrium for Dynamic Network Flows

動的ネットワークフローの予測平衡

Microcanonical Hamiltonian Monte Carlo

マイクロカノニカル ハミルトニアン モンテカルロ

The Measure and Mismeasure of Fairness

公平性の尺度と誤認

Zeroth-Order Alternating Gradient Descent Ascent Algorithms for A Class of Nonconvex-Nonconcave Minimax Problems

非凸-非凹型ミニマックス問題のクラスに対する0次交互勾配降下上昇アルゴリズム

Fast Expectation Propagation for Heteroscedastic, Lasso-Penalized, and Quantile Regression

不均一分散、Lasso ペナルティ付き、および分位回帰のための高速期待値伝播

MARLlib: A Scalable and Efficient Multi-agent Reinforcement Learning Library

MARLlib: スケーラブルで効率的なマルチエージェント強化学習ライブラリ

The Dynamics of Sharpness-Aware Minimization: Bouncing Across Ravines and Drifting Towards Wide Minima

シャープネスを意識した最小化のダイナミクス:渓谷を跳ね返り、幅の広い最小値に向かって漂流

Mixed Regression via Approximate Message Passing

近似メッセージパッシングによる混合回帰

Operator learning with PCA-Net: upper and lower complexity bounds

PCA-Netによるオペレーター学習:複雑さの上限と下限

Bagging in overparameterized learning: Risk characterization and risk monotonization

過剰パラメータ化学習におけるバギング:リスク特性評価とリスク単調化

Higher-Order Spectral Clustering Under Superimposed Stochastic Block Models

重畳確率的ブロックモデルの下での高次スペクトルクラスタリング

Scale Invariant Power Iteration

スケール不変電力反復

Consistent Second-Order Conic Integer Programming for Learning Bayesian Networks

ベイジアンネットワークの学習のための無矛盾な2次円錐整数計画法

Semi-Supervised Off-Policy Reinforcement Learning and Value Estimation for Dynamic Treatment Regimes

動的治療レジームのための半教師ありオフポリシー強化学習と価値推定

Be More Active! Understanding the Differences Between Mean and Sampled Representations of Variational Autoencoders

もっとアクティブに!変分オートエンコーダの平均表現とサンプル表現の違いの理解

ProtoShotXAI: Using Prototypical Few-Shot Architecture for Explainable AI

ProtoShotXAI:説明可能なAIのためのプロトタイプのFew-Shotアーキテクチャの使用

Benign Overfitting of Constant-Stepsize SGD for Linear Regression

線形回帰のための一定ステップサイズSGDの良性過適合

Reproducing Kernels and New Approaches in Compositional Data Analysis

カーネルの再現と組成データ解析における新しいアプローチ

Bandit problems with fidelity rewards

忠実度報酬に関するバンディットの問題

Mini-batching error and adaptive Langevin dynamics

ミニバッチエラーと適応ランジュバンダイナミクス

The Power of Contrast for Feature Learning: A Theoretical Analysis

特徴学習におけるコントラストの力:理論的分析

Fair Data Representation for Machine Learning at the Pareto Frontier

パレートフロンティアにおける機械学習のための公正なデータ表現

Learning Conditional Generative Models for Phase Retrieval

位相検索のための条件付き生成モデルの学習

Weisfeiler and Leman go Machine Learning: The Story so far

ワイスファイラーとレマンが機械学習に取り組む: これまでのストーリー

Dimensionality Reduction and Wasserstein Stability for Kernel Regression

カーネル回帰における次元削減とワッサーシュタイン安定性

T-Cal: An Optimal Test for the Calibration of Predictive Models

T-Cal:予測モデルのキャリブレーションに最適なテスト

Finite-time Koopman Identifier: A Unified Batch-online Learning Framework for Joint Learning of Koopman Structure and Parameters

有限時間 Koopman 識別子: Koopman 構造とパラメータの共同学習のための統合バッチオンライン学習フレームワーク

The Art of BART: Minimax Optimality over Nonhomogeneous Smoothness in High Dimension

BARTの技術:高次元における不均質な平滑性に対するミニマックス最適性

Community Recovery in the Geometric Block Model

幾何学的ブロックモデルにおけるコミュニティ回復

Compression, Generalization and Learning

圧縮、一般化、学習

Topological Hidden Markov Models

トポロジカル隠れマルコフモデル

A Bayesian Bradley-Terry model to compare multiple ML algorithms on multiple data sets

複数のデータセットで複数の ML アルゴリズムを比較するためのベイジアン Bradley-Terry モデル

The Geometry and Calculus of Losses

損失の幾何学と計算

Accelerated Primal-Dual Mirror Dynamics for Centralized and Distributed Constrained Convex Optimization Problems

集中型および分散型制約付き凸最適化問題のための加速された主対二重ミラーダイナミクス

Large data limit of the MBO scheme for data clustering: convergence of the dynamics

データクラスタリングのためのMBOスキームの大きなデータ制限:ダイナミクスの収束

Radial Basis Approximation of Tensor Fields on Manifolds: From Operator Estimation to Manifold Learning

多様体上のテンソル場の動径基底近似:演算子推定から多様体学習へ

Linear Partial Monitoring for Sequential Decision Making: Algorithms, Regret Bounds and Applications

逐次的意思決定のための線形部分監視:アルゴリズム、後悔限界および応用

Implicit Regularization and Entrywise Convergence of Riemannian Optimization for Low Tucker-Rank Tensor Completion

低タッカーランクテンソル補完のためのリーマン最適化の陰的正則化と入口収束

Conformal Frequency Estimation using Discrete Sketched Data with Coverage for Distinct Queries

離散スケッチデータを用いた共形度数推定と個別クエリのカバレッジ

Instance-Dependent Generalization Bounds via Optimal Transport

最適輸送によるインスタンス依存の汎化境界

Robust High-Dimensional Low-Rank Matrix Estimation: Optimal Rate and Data-Adaptive Tuning

ロバストな高次元低ランク行列推定:最適レートとデータ適応調整

Modular Regression: Improving Linear Models by Incorporating Auxiliary Data

モジュラー回帰: 補助データの組み込みによる線形モデルの改善

Group SLOPE Penalized Low-Rank Tensor Regression

グループSLOPEペナルティ付き低ランクテンソル回帰

Limitations on approximation by deep and shallow neural networks

深層ニューラルネットワークと浅いニューラルネットワークによる近似の限界

A Unified Experiment Design Approach for Cyclic and Acyclic Causal Models

巡回および非巡回因果モデルのための統一実験デザインアプローチ

Beyond Spectral Gap: The Role of the Topology in Decentralized Learning

スペクトルギャップを超えて:分散学習におけるトポロジーの役割

MAUVE Scores for Generative Models: Theory and Practice

生成モデルのMAUVEスコア:理論と実践

Optimal Approximation Rates for Deep ReLU Neural Networks on Sobolev and Besov Spaces

ソボレフ空間とベゾフ空間におけるディープ ReLU ニューラル ネットワークの最適近似率

Optimal Parameter-Transfer Learning by Semiparametric Model Averaging

セミパラメトリックモデル平均化による最適パラメータ伝達学習

A Unified Theory of Diversity in Ensemble Learning

アンサンブル学習における多様性の統一理論

Attribution-based Explanations that Provide Recourse Cannot be Robust

頼みの綱を提供する帰属ベースの説明は堅牢ではあり得ない

Differentially Private Hypothesis Testing for Linear Regression

線形回帰のための差分プライベート仮説検定

Discovering Salient Neurons in deep NLP models

深層NLPモデルにおける顕著なニューロンの発見

Avalanche: A PyTorch Library for Deep Continual Learning

Avalanche: 深層継続学習のための PyTorch ライブラリ

Partial Order in Chaos: Consensus on Feature Attributions in the Rashomon Set

混沌の中の部分的な順序:羅生門セットの特徴属性に関するコンセンサス

Hard-Constrained Deep Learning for Climate Downscaling

気候のダウンスケーリングのためのハード制約付き深層学習

Confidence and Uncertainty Assessment for Distributional Random Forests

分布ランダムフォレストの信頼度と不確実性の評価

TorchOpt: An Efficient Library for Differentiable Optimization

TorchOpt:微分可能な最適化のための効率的なライブラリ

LapGym – An Open Source Framework for Reinforcement Learning in Robot-Assisted Laparoscopic Surgery

LapGym – ロボット支援腹腔鏡手術における強化学習のためのオープンソースフレームワーク

A Permutation-Free Kernel Independence Test

順列フリーのカーネル独立性テスト

Densely Connected G-invariant Deep Neural Networks with Signed Permutation Representations

符号付き順列表現を持つ密結合G不変深層ニューラルネットワーク

Decentralized Robust V-learning for Solving Markov Games with Model Uncertainty

モデル不確実性を持つマルコフゲームを解くための分散型ロバストV学習

A Unified Recipe for Deriving (Time-Uniform) PAC-Bayes Bounds

(時間一様な) PACベイズ境界を導出するための統一レシピ

Multilevel CNNs for Parametric PDEs

パラメトリック偏微分方程式のマルチレベル CNN

Diffusion Bridge Mixture Transports, Schrödinger Bridge Problems and Generative Modeling

拡散橋混合輸送、シュレーディンガー橋問題、および生成モデリング

Set-valued Classification with Out-of-distribution Detection for Many Classes

多くのクラスに対する分布外検出を使用した設定値分類

On the Dynamics Under the Unhinged Loss and Beyond

アンヒンジド・ロスとその先でのダイナミクスについて

Scaling Up Models and Data with t5x and seqio

t5x と seqio によるモデルとデータのスケールアップ

Principled Out-of-Distribution Detection via Multiple Testing

複数のテストによる原則的な分布外検出

On Learning Rates and Schrödinger Operators

学習率とシュレーディンガー演算子について

Randomized Spectral Co-Clustering for Large-Scale Directed Networks

大規模有向ネットワークのためのランダム化スペクトル共クラスタリング

Low-rank Tensor Estimation via Riemannian Gauss-Newton: Statistical Optimality and Second-Order Convergence

リーマンガウス・ニュートンによる低位テンソル推定:統計的最適性と2次収束

A Novel Integer Linear Programming Approach for Global L0 Minimization

大域L0最小化のための新しい整数線形計画法

Over-parameterized Deep Nonparametric Regression for Dependent Data with Its Applications to Reinforcement Learning

従属データに対する過剰パラメータ化された深層ノンパラメトリック回帰と強化学習への応用

On Unbalanced Optimal Transport: Gradient Methods, Sparsity and Approximation Error

不平衡最適輸送について:勾配法、スパース性および近似誤差

Double Duality: Variational Primal-Dual Policy Optimization for Constrained Reinforcement Learning

二重双対性:制約付き強化学習のための変分主双対方策最適化

Scalable PAC-Bayesian Meta-Learning via the PAC-Optimal Hyper-Posterior: From Theory to Practice

PAC最適超事後分布によるスケーラブルなPACベイズ・メタ学習: 理論から実践へ

Distributed Statistical Inference under Heterogeneity

不均一性下での分散統計的推論

Fourier Neural Operator with Learned Deformations for PDEs on General Geometries

一般幾何学上の偏微分方程式の学習変形を持つフーリエニューラル演算子

Semiparametric Inference Using Fractional Posteriors

分数事後関数を用いたセミパラメトリック推論

A Scalable and Efficient Iterative Method for Copying Machine Learning Classifiers

機械学習分類器をコピーするためのスケーラブルで効率的な反復方法

Hierarchical Kernels in Deep Kernel Learning

深層カーネル学習における階層カーネル

Instance-Dependent Confidence and Early Stopping for Reinforcement Learning

インスタンス依存の信頼度と強化学習のための早期停止

A Unified Approach to Controlling Implicit Regularization via Mirror Descent

ミラーディセントによる陰的正則化の制御に対する統一的なアプローチ

Revisiting inference after prediction

予測後の推論の再検討

Adaptive Learning of Density Ratios in RKHS

RKHSにおける密度比の適応学習

RVCL: Evaluating the Robustness of Contrastive Learning via Verification

RVCL:検証によるコントラスティブ学習のロバスト性の評価

Bayesian Spanning Tree: Estimating the Backbone of the Dependence Graph

ベイジアン スパニング ツリー: 依存関係グラフのバックボーンの推定

Finding Groups of Cross-Correlated Features in Bi-View Data

Bi-View データでの相互相関特徴量のグループの検索

Boosting Multi-agent Reinforcement Learning via Contextual Prompting

コンテキストプロンプトによるマルチエージェント強化学習の促進

Foundation Models and Fair Use

基礎モデルとフェアユース

Volume 25 (Year: 2024 / Papers: 354)

On Truthing Issues in Supervised Classification

教師付き分類における真実性の問題について

Lower Complexity Bounds of Finite-Sum Optimization Problems: The Results and Construction

有限和最適化問題の下側複雑性限界: 結果と構成

Power of knockoff: The impact of ranking algorithm, augmented design, and symmetric statistic

模倣品の力:ランキングアルゴリズム、拡張設計、対称統計の影響

Fast Policy Extragradient Methods for Competitive Games with Entropy Regularization

エントロピー正則化を用いた競争ゲームのための高速方策Extragradient法

Seeded Graph Matching for the Correlated Gaussian Wigner Model via the Projected Power Method

投影検出力法による相関ガウス・ウィグナー模型のシードグラフマッチング

Model-Free Representation Learning and Exploration in Low-Rank MDPs

低ランク MDP におけるモデルフリー表現の学習と探索

Decorrelated Variable Importance

非相関変数の重要度

On Efficient and Scalable Computation of the Nonparametric Maximum Likelihood Estimator in Mixture Models

混合モデルにおけるノンパラメトリック最尤推定量の効率的でスケーラブルな計算について

Exploration, Exploitation, and Engagement in Multi-Armed Bandits with Abandonment

放棄されたマルチアームバンディットの探索、搾取、関与

Modeling Random Networks with Heterogeneous Reciprocity

異種相反性を持つランダムネットワークのモデル化

Estimating the Minimizer and the Minimum Value of a Regression Function under Passive Design

パッシブ設計における回帰関数の最小化器と最小値の推定

Critically Assessing the State of the Art in Neural Network Verification

ニューラルネットワーク検証の最先端を批判的に評価する

A Comparison of Continuous-Time Approximations to Stochastic Gradient Descent

連続時間近似と確率的勾配降下法の比較

Improving physics-informed neural networks with meta-learned optimization

メタ学習最適化による物理情報に基づくニューラルネットワークの改善

On the Effect of Initialization: The Scaling Path of 2-Layer Neural Networks

初期化の影響について:2層ニューラルネットワークのスケーリングパス

Localized Debiased Machine Learning: Efficient Inference on Quantile Treatment Effects and Beyond

局所的な偏りのない機械学習:分位点治療効果とその先に関する効率的な推論

On Sufficient Graphical Models

十分なグラフィカルモデルについて

Black Box Variational Inference with a Deterministic Objective: Faster, More Accurate, and Even More Black Box

決定論的目的関数によるブラックボックス変分推論:より速く、より正確に、さらにブラックボックス化

Nonparametric Inference under B-bits Quantization

Bビット量子化におけるノンパラメトリック推論

Iterate Averaging in the Quest for Best Test Error

最良のテストエラーを求めて平均化を繰り返す

Pursuit of the Cluster Structure of Network Lasso: Recovery Condition and Non-convex Extension

ネットワーク Lasso のクラスター構造の追求: 回復条件と非凸拡張

On the Generalization of Stochastic Gradient Descent with Momentum

運動量を伴う確率的勾配降下法の一般化について

Post-Regularization Confidence Bands for Ordinary Differential Equations

常微分方程式の正則化後の信頼帯

Deep Nonparametric Estimation of Operators between Infinite Dimensional Spaces

無限次元空間間の演算子の深いノンパラメトリック推定

On Tail Decay Rate Estimation of Loss Function Distributions

損失関数分布の裾部減衰率推定

Numerically Stable Sparse Gaussian Processes via Minimum Separation using Cover Trees

被覆木を用いた最小分離による数値的に安定なスパースガウス過程

Optimal Bump Functions for Shallow ReLU networks: Weight Decay, Depth Separation, Curse of Dimensionality

浅いReLUネットワークに対する最適バンプ関数:重み減衰、深度分離、次元の呪い

Additive smoothing error in backward variational inference for general state-space models

一般状態空間モデルの後方変分推論における加法平滑化誤差

Rates of convergence for density estimation with generative adversarial networks

敵対的生成ネットワークによる密度推定のための収束率

Stochastic Modified Flows, Mean-Field Limits and Dynamics of Stochastic Gradient Descent

確率的修正流れ,平均場極限および確率的勾配降下法の動力学

Sample-efficient Adversarial Imitation Learning

サンプル効率の良い敵対的模倣学習

Heterogeneous-Agent Reinforcement Learning

異種エージェント強化学習

Pygmtools: A Python Graph Matching Toolkit

pygmtools: Python グラフマッチングツールキット

Effect-Invariant Mechanisms for Policy Generalization

政策一般化のための効果不変メカニズム

Deep Network Approximation: Beyond ReLU to Diverse Activation Functions

深層ネットワーク近似:ReLUを超えて多様な活性化関数へ

Sparse NMF with Archetypal Regularization: Computational and Robustness Properties

元型正則化によるスパースNMF:計算特性とロバスト性特性

Distributed Gaussian Mean Estimation under Communication Constraints: Optimal Rates and Communication-Efficient Algorithms

通信制約下における分布ガウス平均推定:最適レートと通信効率アルゴリズム

Convergence for nonconvex ADMM, with applications to CT imaging

非凸型ADMMの収束とCTイメージングへの応用

On the Sample Complexity and Metastability of Heavy-tailed Policy Search in Continuous Control

連続制御におけるヘビーテール方策探索のサンプルの複雑さとメタ安定性について

Survival Kernets: Scalable and Interpretable Deep Kernel Survival Analysis with an Accuracy Guarantee

Survival Kernets:スケーラブルで解釈可能なディープカーネル生存解析と精度保証

Personalized PCA: Decoupling Shared and Unique Features

パーソナライズされたPCA:共有機能と独自の機能のデカップリング

Invariant and Equivariant Reynolds Networks

不変量および等変量のレイノルズ ネットワーク

Mean-Square Analysis of Discretized Itô Diffusions for Heavy-tailed Sampling

ヘビーテールサンプリングのための離散化伊藤拡散の平均二乗解析

Multiple Descent in the Multiple Random Feature Model

多重ランダム特徴モデルにおける多重降下

Probabilistic Forecasting with Generative Networks via Scoring Rule Minimization

スコアリングルール最小化による生成ネットワークによる確率的予測

A Multilabel Classification Framework for Approximate Nearest Neighbor Search

近似近傍探索のための多ラベル分類フレームワーク

Efficient Modality Selection in Multimodal Learning

マルチモーダル学習における効率的なモダリティ選択

Adam-family Methods for Nonsmooth Optimization with Convergence Guarantees

収束保証による非平滑最適化のための Adam ファミリー法

Trained Transformers Learn Linear Models In-Context

トレーニング済みの Transformer は、コンテキスト内で線形モデルを学習します

Resource-Efficient Neural Networks for Embedded Systems

組み込みシステム向けのリソース効率の高いニューラルネットワーク

Optimal First-Order Algorithms as a Function of Inequalities

不等式の関数としての最適1次アルゴリズム

Axiomatic effect propagation in structural causal models

構造因果モデルにおける公理的効果伝播

Polygonal Unadjusted Langevin Algorithms: Creating stable and efficient adaptive algorithms for neural networks

Polygonal Unadjusted Langevin Algorithms:ニューラルネットワークのための安定で効率的な適応アルゴリズムの作成

Monotonic Risk Relationships under Distribution Shifts for Regularized Risk Minimization

正則化リスク最小化のための分布シフト下での単調リスク関係

Revisiting RIP Guarantees for Sketching Operators on Mixture Models

混合モデルでのオペレーターのスケッチに対する RIP 保証の再検討

A projected semismooth Newton method for a class of nonconvex composite programs with strong prox-regularity

強い近接規則性を持つ非凸複合プログラムのクラスに対する射影セミスムースニュートン法

Data Thinning for Convolution-Closed Distributions

畳み込み閉分布のデータ間引き

Existence and Minimax Theorems for Adversarial Surrogate Risks in Binary Classification

二項分類における敵対的代理リスクの存在と最小最大定理

Decomposed Linear Dynamical Systems (dLDS) for learning the latent components of neural dynamics

神経ダイナミクスの潜在成分を学習するための分解線形力学系(dLDS)

Causal-learn: Causal Discovery in Python

因果学習:Pythonでの因果関係の発見

Scaling the Convex Barrier with Sparse Dual Algorithms

スパース双対アルゴリズムによる凸障壁のスケーリング

Low-rank Variational Bayes correction to the Laplace method

ラプラス法に対する低ランク変分ベイズ補正

An Embedding Framework for the Design and Analysis of Consistent Polyhedral Surrogates

一貫性のある多面体代理母の設計と解析のための埋め込みフレームワーク

Mathematical Framework for Online Social Media Auditing

オンラインソーシャルメディア監査のための数学的フレームワーク

Improving Lipschitz-Constrained Neural Networks by Learning Activation Functions

活性化関数の学習によるリプシッツ制約付きニューラルネットワークの改善

On Unbiased Estimation for Partially Observed Diffusions

部分観測拡散の偏りなし推定について

Off-Policy Action Anticipation in Multi-Agent Reinforcement Learning

マルチエージェント強化学習におけるオフポリシー行動予測

Learnability of Linear Port-Hamiltonian Systems

線形ポート・ハミルトニアンシステムの学習可能性

Tangential Wasserstein Projections

タンジェンシャル ワッサースタイン投影法

Scaling Instruction-Finetuned Language Models

命令のスケーリング – 微調整された言語モデル

Policy Gradient Methods in the Presence of Symmetries and State Abstractions

対称性と状態の抽象化の存在下での方策勾配法

Pareto Smoothed Importance Sampling

パレート平滑化重要度サンプリング

Data Summarization via Bilevel Optimization

バイレベル最適化によるデータ要約

Differentially private methods for managing model uncertainty in linear regression

線形回帰におけるモデルの不確実性を管理するための微分プライベート法

Towards Explainable Evaluation Metrics for Machine Translation

機械翻訳の説明可能な評価指標に向けて

Distributed Estimation on Semi-Supervised Generalized Linear Model

半教師あり一般化線形モデルによる分布推定

Unlabeled Principal Component Analysis and Matrix Completion

ラベルなし主成分分析と行列補完

Functional Directed Acyclic Graphs

関数有向非巡回グラフ

Choosing the Number of Topics in LDA Models – A Monte Carlo Comparison of Selection Criteria

LDAモデルでのトピック数の選択 – 選択基準のモンテカルロ比較

ptwt – The PyTorch Wavelet Toolbox

ptwt – PyTorch ウェーブレット ツールボックス

Tight Convergence Rate Bounds for Optimization Under Power Law Spectral Conditions

パワー則スペクトル条件下での最適化のための厳密な収束速度限界

On the Eigenvalue Decay Rates of a Class of Neural-Network Related Kernel Functions Defined on General Domains

一般ドメインで定義されたニューラルネットワーク関連カーネル関数のクラスの固有値減衰率について

Win: Weight-Decay-Integrated Nesterov Acceleration for Faster Network Training

Win:ウェイトディケイを統合したネステロフアクセラレーションによるネットワークトレーニングの高速化

On the Learnability of Out-of-distribution Detection

分布外検出の学習可能性について

Learning Non-Gaussian Graphical Models via Hessian Scores and Triangular Transport

ヘッセスコアと三角輸送による非ガウスグラフィカルモデルの学習

A Semi-parametric Estimation of Personalized Dose-response Function Using Instrumental Variables

操作変数を用いた個別線量反応関数のセミパラメトリック推定

Spatial meshing for general Bayesian multivariate models

一般的なベイズ多変量モデルの空間メッシュ

Nonparametric Estimation of Non-Crossing Quantile Regression Process with Deep ReQU Neural Networks

深層ReQUニューラルネットワークによるノンクロッシング分位点回帰過程のノンパラメトリック推定

Minimax Rates for High-Dimensional Random Tessellation Forests

高次元ランダムテッセレーションフォレストのミニマックスレート

Stochastic Approximation with Decision-Dependent Distributions: Asymptotic Normality and Optimality

決定依存分布による確率近似:漸近正規性と最適性

The good, the bad and the ugly sides of data augmentation: An implicit spectral regularization perspective

データ拡張の良い面、悪い面、そして醜い面:暗黙のスペクトル正則化の視点

Exploration of the Search Space of Gaussian Graphical Models for Paired Data

ペアデータのためのガウスグラフィカルモデルの探索空間の探索

Sparse Representer Theorems for Learning in Reproducing Kernel Banach Spaces

カーネルバナッハ空間の再現における学習のためのスパース表現定理

Overparametrized Multi-layer Neural Networks: Uniform Concentration of Neural Tangent Kernel and Convergence of Stochastic Gradient Descent

オーバーパラメータ化多層ニューラルネットワーク:ニューラルタンジェントカーネルの一様集中と確率的勾配降下法の収束

A General Framework for the Analysis of Kernel-based Tests

カーネルベースのテストを分析するための一般的なフレームワーク

MAP- and MLE-Based Teaching

MAPおよびMLEベースの教育

Scaling Speech Technology to 1,000+ Languages

音声技術を1,000+言語に拡張

Adaptivity and Non-stationarity: Problem-dependent Dynamic Regret for Online Convex Optimization

適応性と非定常性:オンライン凸最適化のための問題依存動的後悔

Semi-supervised Inference for Block-wise Missing Data without Imputation

補完なしのブロックワイズ欠損データに対する半教師あり推論

Materials Discovery using Max K-Armed Bandit

Max K-Armed Bandit を使用した材料の発見

AMLB: an AutoML Benchmark

AMLB: AutoML のベンチマーク

Nonparametric Regression for 3D Point Cloud Learning

3D点群学習のためのノンパラメトリック回帰

Information Processing Equalities and the Information–Risk Bridge

情報処理の等価性と情報リスクの橋渡し

Multi-class Probabilistic Bounds for Majority Vote Classifiers with Partially Labeled Data

部分的にラベル付けされたデータを持つ多数決投票分類器の多クラス確率的境界

Unsupervised Anomaly Detection Algorithms on Real-world Data: How Many Do We Need?

実世界のデータに対する教師なし異常検出アルゴリズム:いくつ必要ですか?

PhAST: Physics-Aware, Scalable, and Task-Specific GNNs for Accelerated Catalyst Design

PhAST:加速触媒設計のための物理認識型、スケーラブル、タスク固有のGNN

Random Forest Weighted Local Fréchet Regression with Random Objects

ランダムオブジェクトによるランダムフォレスト重み付け局所フレシェ回帰

QDax: A Library for Quality-Diversity and Population-based Algorithms with Hardware Acceleration

QDax:ハードウェアアクセラレーションを備えた品質ダイバーシティおよびポピュレーションベースのアルゴリズムのライブラリ

Neural Hilbert Ladders: Multi-Layer Neural Networks in Function Space

ニューラルヒルベルトラダー:関数空間における多層ニューラルネットワーク

More PAC-Bayes bounds: From bounded losses, to losses with general tail behaviors, to anytime validity

さらなるPACベイズ境界: 制限された損失から、一般的なテール動作を伴う損失、いつでも有効になる損失まで

Stable Implementation of Probabilistic ODE Solvers

確率的ODEソルバーの安定した実装

Finite-time Analysis of Globally Nonstationary Multi-Armed Bandits

全球非定常多腕バンディットの有限時間解析

Nonasymptotic analysis of Stochastic Gradient Hamiltonian Monte Carlo under local conditions for nonconvex optimization

非凸最適化のための局所条件下における確率勾配ハミルトニアンモンテカルロの非漸近解析

Faster Rates of Differentially Private Stochastic Convex Optimization

微分プライベート確率的凸最適化の高速レート

The Non-Overlapping Statistical Approximation to Overlapping Group Lasso

重なり合うグループラッソに対する非重なり統計的近似

Differentially Private Data Release for Mixed-type Data via Latent Factor Models

潜在因子モデルによる混合型データの差分プライベートデータ公開

Functions with average smoothness: structure, algorithms, and learning

平均的な滑らかさを持つ関数: 構造、アルゴリズム、学習

Predictive Inference with Weak Supervision

弱い監視による予測推論

Generative Adversarial Ranking Nets

敵対的生成ランキングネット

OpenBox: A Python Toolkit for Generalized Black-box Optimization

OpenBox: 一般化されたブラックボックス最適化のための Python ツールキット

Linear Distance Metric Learning with Noisy Labels

ノイズの多いラベルを使用した線形距離メトリック学習

An Algorithm with Optimal Dimension-Dependence for Zero-Order Nonsmooth Nonconvex Stochastic Optimization

ゼロ次非平滑非凸確率最適化のための最適次元依存性を持つアルゴリズム

Sum-of-norms clustering does not separate nearby balls

ノルム和クラスタリングでは近くのボールを分離しない

Spectral learning of multivariate extremes

多変量極値のスペクトル学習

Classification with Deep Neural Networks and Logistic Loss

ディープニューラルネットワークとロジスティック損失による分類

Random Subgraph Detection Using Queries

クエリを使用したランダムなサブグラフ検出

Margin-Based Active Learning of Classifiers

分類器のマージンベースのアクティブラーニング

Learning Optimal Dynamic Treatment Regimens Subject to Stagewise Risk Controls

ステージごとのリスクコントロールの対象となる最適な動的治療レジメンの学習

Regimes of No Gain in Multi-class Active Learning

マルチクラスアクティブラーニングにおける利益なしの体制

Fairness guarantees in multi-class classification with demographic parity

人口統計学的同等性を備えたマルチクラス分類における公平性の保証

Bagging Provides Assumption-free Stability

バギングは仮定のない安定性を提供します

Representation Learning via Manifold Flattening and Reconstruction

多様体の平坦化と再構成による表現学習

Granger Causal Inference in Multivariate Hawkes Processes by Minimum Message Length

最小メッセージ長による多変量ホークス過程のグレンジャー因果推論

Topological Node2vec: Enhanced Graph Embedding via Persistent Homology

トポロジカルNode2vec:パーシステントホモロジーによるグラフ埋め込みの強化

Adaptive Latent Feature Sharing for Piecewise Linear Dimensionality Reduction

区分的線形次元削減のための適応潜在特徴共有

Transport-based Counterfactual Models

トランスポートベースの反事実モデル

A Survey on Multi-player Bandits

マルチプレイバンディットに関する調査

Learning with Norm Constrained, Over-parameterized, Two-layer Neural Networks

ノルム制約、過剰パラメータ化、2層ニューラルネットワークによる学習

Fixed points of nonnegative neural networks

非負のニューラルネットワークの固定点

Blessings and Curses of Covariate Shifts: Adversarial Learning Dynamics, Directional Convergence, and Equilibria

共変量シフトの祝福と呪い:敵対的学習ダイナミクス、方向性収束、および均衡

PyGOD: A Python Library for Graph Outlier Detection

PyGOD: グラフ外れ値検出のための Python ライブラリ

Neural Feature Learning in Function Space

関数空間における神経特徴学習

Unified Binary and Multiclass Margin-Based Classification

統一されたバイナリおよびマルチクラスマージンベースの分類

Fat-Shattering Dimension of k-fold Aggregations

kフォールド凝集体の脂肪粉砕次元

A Variational Approach to Bayesian Phylogenetic Inference

ベイズ系統推定への変分アプローチ

Flexible Bayesian Product Mixture Models for Vector Autoregressions

ベクトル自己回帰のための柔軟なベイジアン積混合モデル

DoWhy-GCM: An Extension of DoWhy for Causal Inference in Graphical Causal Models

DoWhy-GCM:グラフィカル因果モデルにおける因果推論のためのDoWhyの拡張

Adjusted Wasserstein Distributionally Robust Estimator in Statistical Learning

統計学習における調整済みワッサースタイン分布ロバスト推定量

Statistical Inference for Fairness Auditing

公正性監査のための統計的推論

Variational Estimators of the Degree-corrected Latent Block Model for Bipartite Networks

二部ネットワークのための次数補正潜在ブロックモデルの変分推定量

Optimal Algorithms for Stochastic Bilevel Optimization under Relaxed Smoothness Conditions

緩和平滑性条件下での確率的二値最適化のための最適アルゴリズム

Kernel Thinning

カーネルの薄化

Robust Black-Box Optimization for Stochastic Search and Episodic Reinforcement Learning

確率的探索とエピソード的強化学習のためのロバストブラックボックス最適化

Identifiability and Asymptotics in Learning Homogeneous Linear ODE Systems from Discrete Observations

離散観測からの均質線形ODEシステムの学習における識別可能性と漸近性

Statistical Optimality of Divide and Conquer Kernel-based Functional Linear Regression

分割統治法カーネルベースの関数線形回帰の統計的最適性

Generalization and Stability of Interpolating Neural Networks with Minimal Width

最小幅のニューラルネットワーク補間における一般化と安定性

On the Computational Complexity of Metropolis-Adjusted Langevin Algorithms for Bayesian Posterior Sampling

ベイズ事後サンプリングのためのメトロポリス調整ランジュバンアルゴリズムの計算複雑性について

Simple Cycle Reservoirs are Universal

シンプルサイクルリザーバーはユニバーサルです

Assessing the Overall and Partial Causal Well-Specification of Nonlinear Additive Noise Models

非線形加法騒音モデルの全体的および部分的な因果的ウェル仕様の評価

A Kernel Test for Causal Association via Noise Contrastive Backdoor Adjustment

ノイズコントラスティブバックドア調整による因果関係のカーネルテスト

More Efficient Estimation of Multivariate Additive Models Based on Tensor Decomposition and Penalization

テンソル分解とペナルティ化に基づく多変量加法モデルのより効率的な推定

Conformal Inference for Online Prediction with Arbitrary Distribution Shifts

任意の分布シフトを持つオンライン予測のための共形推論

An Analysis of Quantile Temporal-Difference Learning

分位点時間差分学習の解析

Nonparametric Copula Models for Multivariate, Mixed, and Missing Data

多変量データ、混合データ、欠損データのノンパラメトリック コピュラ モデル

Nonparametric Regression Using Over-parameterized Shallow ReLU Neural Networks

過度にパラメーター化された浅い ReLU ニューラル ネットワークを使用したノンパラメトリック回帰

Learning to Warm-Start Fixed-Point Optimization Algorithms

固定小数点最適化アルゴリズムのウォームスタートの学習

Optimal Locally Private Nonparametric Classification with Public Data

公開データによる最適局所プライベートノンパラメトリック分類

Optimization-based Causal Estimation from Heterogeneous Environments

異種環境からの最適化に基づく因果推定

On the Computational and Statistical Complexity of Over-parameterized Matrix Sensing

過剰パラメータ化された行列センシングの計算および統計の複雑さについて

Cluster-Adaptive Network A/B Testing: From Randomization to Estimation

クラスター適応型ネットワーク A/B テスト: ランダム化から推定まで

Log Barriers for Safe Black-box Optimization with Application to Safe Reinforcement Learning

安全な強化学習への応用による安全なブラックボックス最適化のためのログバリア

Decentralized Natural Policy Gradient with Variance Reduction for Collaborative Multi-Agent Reinforcement Learning

分散縮小を伴う分散自然方策勾配による協調的マルチエージェント強化学習のための

Two is Better Than One: Regularized Shrinkage of Large Minimum Variance Portfolios

2つは1つよりも優れている:大規模な最小分散ポートフォリオの正規化された縮小

A PDE-based Explanation of Extreme Numerical Sensitivities and Edge of Stability in Training Neural Networks

ニューラルネットワークの学習における極端な数値感度と安定性エッジのPDEに基づく説明

Spherical Rotation Dimension Reduction with Geometric Loss Functions

幾何損失関数による球面回転寸法の縮小

Fermat Distances: Metric Approximation, Spectral Convergence, and Clustering Algorithms

フェルマー距離:メトリック近似、スペクトル収束、クラスタリングアルゴリズム

Multi-Objective Neural Architecture Search by Learning Search Space Partitions

探索空間分割の学習による多目的ニューラルアーキテクチャ探索

Optimistic Online Mirror Descent for Bridging Stochastic and Adversarial Online Convex Optimization

確率的および敵対的オンライン凸最適化を橋渡しするための楽観的オンライン鏡面降下法

Sharpness-Aware Minimization and the Edge of Stability

シャープネスを意識した最小化と安定性のエッジ

Bayesian Regression Markets

ベイズ回帰市場

Towards Optimal Sobolev Norm Rates for the Vector-Valued Regularized Least-Squares Algorithm

ベクトル値正則化最小二乗アルゴリズムの最適ソボレフノルム率に向けて

Volterra Neural Networks (VNNs)

ボルテラ ニューラル ネットワーク (VNN)

Permuted and Unlinked Monotone Regression in R^d: an approach based on mixture modeling and optimal transport

R^dにおける置換および非リンク単調回帰:混合モデリングと最適輸送に基づくアプローチ

Spectral Analysis of the Neural Tangent Kernel for Deep Residual Networks

深部残差ネットワークのためのニューラルタンジェントカーネルのスペクトル解析

A flexible empirical Bayes approach to multiple linear regression and connections with penalized regression

多重線形回帰とペナルティ付き回帰との接続に対する柔軟な経験的ベイズアプローチ

Optimal Clustering with Bandit Feedback

バンディットフィードバックによる最適なクラスタリング

An Entropy-Based Model for Hierarchical Learning

階層学習のためのエントロピーベースモデル

On the Optimality of Misspecified Spectral Algorithms

誤指定スペクトルアルゴリズムの最適性について

Differentially Private Topological Data Analysis

差分プライベートトポロジカルデータ解析

Classification of Data Generated by Gaussian Mixture Models Using Deep ReLU Networks

ディープ ReLU ネットワークを使用したガウス混合モデルによって生成されたデータの分類

Generalized Independent Noise Condition for Estimating Causal Structure with Latent Variables

潜在変数による因果構造推定のための一般化独立ノイズ条件

Neural Collapse for Unconstrained Feature Model under Cross-entropy Loss with Imbalanced Data

不均衡なデータによるクロスエントロピー損失下における制約なし特徴モデルに対するニューラル崩壊

Three-Way Trade-Off in Multi-Objective Learning: Optimization, Generalization and Conflict-Avoidance

多目的学習における三者間トレードオフ:最適化、一般化、競合回避

On the Intrinsic Structures of Spiking Neural Networks

スパイキングニューラルネットワークの固有構造について

Sharp analysis of power iteration for tensor PCA

テンソルPCAのパワー反復のシャープな解析

Training Integrable Parameterizations of Deep Neural Networks in the Infinite-Width Limit

無限幅極限での深層ニューラル ネットワークの可積分パラメーター化の学習

Linear Regression With Unmatched Data: A Deconvolution Perspective

不一致データによる線形回帰: デコンボリューションの視点

Unsupervised Tree Boosting for Learning Probability Distributions

学習確率分布のための教師なし木ブースティング

Grokking phase transitions in learning local rules with gradient descent

勾配降下法による局所ルールの学習における相転移の理解

Distributionally Robust Model-Based Offline Reinforcement Learning with Near-Optimal Sample Complexity

最適に近いサンプル複雑度による分布ロバストなモデルベースオフライン強化学習

An Algorithmic Framework for the Optimization of Deep Neural Networks Architectures and Hyperparameters

深層ニューラルネットワークアーキテクチャとハイパーパラメータの最適化のためのアルゴリズムフレームワーク

Manifold Learning by Mixture Models of VAEs for Inverse Problems

逆問題に対するVAEの混合モデルによる多様体学習

Efficient Convex Algorithms for Universal Kernel Learning

ユニバーサルカーネル学習のための効率的な凸アルゴリズム

Dropout Regularization Versus l2-Penalization in the Linear Model

線形モデルにおけるドロップアウト正則化と l2-ペナルティ化

Scalable High-Dimensional Multivariate Linear Regression for Feature-Distributed Data

特徴分布データのためのスケーラブルな高次元多変量線形回帰

Parallel-in-Time Probabilistic Numerical ODE Solvers

時間並列確率数値 ODE ソルバー

Risk Measures and Upper Probabilities: Coherence and Stratification

リスク指標と上限確率:一貫性と層別化

Law of Large Numbers and Central Limit Theorem for Wide Two-layer Neural Networks: The Mini-Batch and Noisy Case

広幅2層ニューラルネットワークのための大数の法則と中心極限定理:ミニバッチとノイズケース

PAMI: An Open-Source Python Library for Pattern Mining

PAMI:パターンマイニング用のオープンソースPythonライブラリ

From Small Scales to Large Scales: Distance-to-Measure Density based Geometric Analysis of Complex Data

小規模スケールから大規模スケールまで:複雑なデータの幾何学的解析に基づく測定距離密度解析

Heterogeneity-aware Clustered Distributed Learning for Multi-source Data Analysis

マルチソースデータ分析のための異種混合を考慮したクラスタ分散学習

Pre-trained Gaussian Processes for Bayesian Optimization

ベイズ最適化のための事前学習済みガウス過程

On the Connection between Lp- and Risk Consistency and its Implications on Regularized Kernel Methods

Lp とリスク整合性の関係と正規化カーネル法への影響について

FedCBO: Reaching Group Consensus in Clustered Federated Learning through Consensus-based Optimization

FedCBO:コンセンサスベースの最適化によるクラスター化された連合学習におけるグループコンセンサスの達成

Interpretable algorithmic fairness in structured and unstructured data

構造化データと非構造化データにおける解釈可能なアルゴリズムの公平性

Learning from many trajectories

多くの軌跡から学ぶ

BenchMARL: Benchmarking Multi-Agent Reinforcement Learning

BenchMARL: マルチエージェント強化学習のベンチマーキング

Understanding Entropic Regularization in GANs

GAN のエントロピー正則化の理解

A Framework for Improving the Reliability of Black-box Variational Inference

ブラックボックス変分推論の信頼性を向上させるためのフレームワーク

Low-Rank Matrix Estimation in the Presence of Change-Points

変化点の存在下での低ランク行列推定

Bridging Distributional and Risk-sensitive Reinforcement Learning with Provable Regret Bounds

証明可能な後悔限界を持つ分布的およびリスク感受性強化学習の橋渡し

Statistical analysis for a penalized EM algorithm in high-dimensional mixture linear regression model

高次元混合線形回帰モデルにおけるペナルティ付きEMアルゴリズムの統計解析

Sparse Graphical Linear Dynamical Systems

スパースグラフィカル線形力学系

Structured Dynamic Pricing: Optimal Regret in a Global Shrinkage Model

ストラクチャード・ダイナミック・プライシング:グローバル・シュリンケージ・モデルにおける最適な後悔

Split Conformal Prediction and Non-Exchangeable Data

分割共形予測と交換不可能なデータ

Sample Complexity of Neural Policy Mirror Descent for Policy Optimization on Low-Dimensional Manifolds

低次元多様体上の方策最適化のためのニューラル方策ミラーディセントのサンプル複雑性

Memory-Efficient Sequential Pattern Mining with Hybrid Tries

ハイブリッド トライによるメモリ効率の高いシーケンシャル パターン マイニング

Continuous Prediction with Experts’ Advice

専門家のアドバイスによる連続予測

Data-driven Automated Negative Control Estimation (DANCE): Search for, Validation of, and Causal Inference with Negative Controls

データ駆動型自動否定制御推定(DANCE):否定制御による探索、検証、および因果推論

Individual-centered Partial Information in Social Networks

ソーシャルネットワークにおける個人中心の部分的情報

Variation Spaces for Multi-Output Neural Networks: Insights on Multi-Task Learning and Network Compression

マルチ出力ニューラルネットワークのためのバリエーション空間:マルチタスク学習とネットワーク圧縮に関する洞察

Distribution Learning via Neural Differential Equations: A Nonparametric Statistical Perspective

神経微分方程式による分布学習:ノンパラメトリック統計的視点

Invariant Physics-Informed Neural Networks for Ordinary Differential Equations

常微分方程式のための不変物理情報ニューラルネットワーク

Regret Analysis of Bilateral Trade with a Smoothed Adversary

平滑化した敵対国との二国間貿易の遺憾分析

Improved Random Features for Dot Product Kernels

ドット積カーネルのランダム特徴の改善

On the Hyperparameters in Stochastic Gradient Descent with Momentum

運動量を伴う確率的勾配降下法におけるハイパーパラメータについて

Characterization of translation invariant MMD on Rd and connections with Wasserstein distances

Rd 上の変換不変 MMD の特徴とワッサーシュタイン距離との関連

Fortuna: A Library for Uncertainty Quantification in Deep Learning

Fortuna:深層学習における不確実性定量化のためのライブラリ

Depth Degeneracy in Neural Networks: Vanishing Angles in Fully Connected ReLU Networks on Initialization

ニューラルネットワークにおける深さ縮退:初期化時の全結合ReLUネットワークにおける消失角度

Euler Characteristic Tools for Topological Data Analysis

トポロジカルデータ解析のためのオイラー特性ツール

High Probability Convergence Bounds for Non-convex Stochastic Gradient Descent with Sub-Weibull Noise

サブワイブルノイズによる非凸確率確率勾配降下法の高確率収束限界

The Loss Landscape of Deep Linear Neural Networks: a Second-order Analysis

深層線形ニューラルネットワークの損失ランドスケープ:二次解析

Memory of recurrent networks: Do we compute it right?

リカレントネットワークのメモリ:正しく計算されていますか?

Tensor-train methods for sequential state and parameter learning in state-space models

状態空間モデルにおける逐次状態およびパラメータ学習のためのテンソル学習法

FineMorphs: Affine-Diffeomorphic Sequences for Regression

FineMorphs: 回帰のためのアフィン-微分同相シーケンス

Fairness in Survival Analysis with Distributionally Robust Optimization

分布ロバスト最適化による生存時間解析の公平性

Label Alignment Regularization for Distribution Shift

配布シフトのラベル配置正則化

From continuous-time formulations to discretization schemes: tensor trains and robust regression for BSDEs and parabolic PDEs

連続時間定式化から離散化スキームへ:BSDEと放物線偏微分方程式のためのテンソル列とロバスト回帰

Random measure priors in Bayesian recovery from sketches

スケッチからのベイズ回復におけるランダム測度事前確率

Variance estimation in graphs with the fused lasso

融合投げ縄を使用したグラフでの分散推定

On the Concentration of the Minimizers of Empirical Risks

経験的リスクの最小化者の集中について

Gaussian Mixture Models with Rare Events

まれなイベントを持つガウス混合モデル

Gaussian Interpolation Flows

ガウス補間フロー

PromptBench: A Unified Library for Evaluation of Large Language Models

PromptBench: 大規模言語モデルの評価のための統合ライブラリ

Rethinking Discount Regularization: New Interpretations, Unintended Consequences, and Solutions for Regularization in Reinforcement Learning

割引正則化の再考:強化学習における正則化の新しい解釈、意図しない結果、および解決策

Estimation of Sparse Gaussian Graphical Models with Hidden Clustering Structure

隠れクラスタリング構造を持つスパースガウスグラフィカルモデルの推定

Faster Randomized Methods for Orthogonality Constrained Problems

直交性制約問題に対するより高速なランダム化法

Stable and Consistent Density-Based Clustering via Multiparameter Persistence

マルチパラメータ永続性による安定で一貫性のある密度ベースのクラスタリング

Structured Optimal Variational Inference for Dynamic Latent Space Models

動的潜在空間モデルのための構造化最適変分推論

Mean-Field Approximation of Cooperative Constrained Multi-Agent Reinforcement Learning (CMARL)

協調制約付きマルチエージェント強化学習 (CMARL) の平均場近似

On Causality in Domain Adaptation and Semi-Supervised Learning: an Information-Theoretic Analysis for Parametric Models

ドメイン適応と半教師あり学習における因果関係について:パラメトリックモデルの情報理論的分析

Fast Rates in Pool-Based Batch Active Learning

プールベースのバッチアクティブラーニングの高速レート

Penalized Overdamped and Underdamped Langevin Monte Carlo Algorithms for Constrained Sampling

制約付きサンプリングのためのペナルティ付き過減衰および過減衰ランジュバンモンテカルロアルゴリズム

Recursive Estimation of Conditional Kernel Mean Embeddings

条件付きカーネル平均埋め込みの再帰的推定

pgmpy: A Python Toolkit for Bayesian Networks

pgmpy: ベイジアンネットワークのための Python ツールキット

On Regularized Radon-Nikodym Differentiation

正則化ラドン-ニコジム分化について

Random Fully Connected Neural Networks as Perturbatively Solvable Hierarchies

摂動的に解ける階層としてのランダム全結合ニューラルネットワーク

Concentration and Moment Inequalities for General Functions of Independent Random Variables with Heavy Tails

重い裾を持つ独立確率変数の一般関数に対する濃度とモーメントの不等式

Wasserstein Proximal Coordinate Gradient Algorithms

ワッサーシュタイン近似座標勾配アルゴリズム

False discovery proportion envelopes with m-consistency

m一貫性のある偽発見割合エンベロープ

Almost Sure Convergence Rates Analysis and Saddle Avoidance of Stochastic Gradient Methods

確率的勾配法のほぼ確実収束率解析とサドル回避

Boundary constrained Gaussian processes for robust physics-informed machine learning of linear partial differential equations

線形偏微分方程式のロバストな物理情報に基づく機械学習のための境界制約付きガウス過程

Pearl: A Production-Ready Reinforcement Learning Agent

Pearl: 本番環境に対応した強化学習エージェント

Accelerated Gradient Tracking over Time-varying Graphs for Decentralized Optimization

分散最適化のための時間変動グラフ上の加速勾配追跡

Desiderata for Representation Learning: A Causal Perspective

表現学習の要件: 因果的観点

Functional optimal transport: regularized map estimation and domain adaptation for functional data

機能的最適輸送:機能データの正則化マップ推定と領域適応

A Statistical Experimental Design Method for Constructing Deterministic Sensing Matrices for Compressed Sensing

圧縮センシングのための決定論的センシング行列を構築するための統計的実験計画法

Deep Neural Network Approximation of Invariant Functions through Dynamical Systems

動的システムによる不変関数の深層ニューラルネットワーク近似

On Doubly Robust Inference for Double Machine Learning in Semiparametric Regression

セミパラメトリック回帰における二重機械学習のための二重ロバスト推論について

Stationary Kernels and Gaussian Processes on Lie Groups and their Homogeneous Spaces I: the compact case

リー群とその均質空間上の定常カーネルとガウス過程 I: コンパクトケース

Stationary Kernels and Gaussian Processes on Lie Groups and their Homogeneous Spaces II: non-compact symmetric spaces

リー群とその均質空間上の定常カーネルとガウス過程 II: 非コンパクト対称空間

A tensor factorization model of multilayer network interdependence

多層ネットワーク相互依存性のテンソル分解モデル

MLRegTest: A Benchmark for the Machine Learning of Regular Languages

MLRegTest: 標準言語の機械学習のベンチマーク

Random Smoothing Regularization in Kernel Gradient Descent Learning

カーネル勾配降下学習におけるランダム平滑化正則化

OmniSafe: An Infrastructure for Accelerating Safe Reinforcement Learning Research

OmniSafe:安全な強化学習研究を加速する基盤

Measuring Sample Quality in Algorithms for Intractable Normalizing Function Problems

難解な正規化関数問題のためのアルゴリズムにおけるサンプル品質の測定

Contamination-source based K-sample clustering

汚染源ベースのKサンプルクラスタリング

Compressed and distributed least-squares regression: convergence rates with applications to federated learning

圧縮および分布最小二乗回帰:連合学習への応用による収束率

aeon: a Python Toolkit for Learning from Time Series

aeon: 時系列から学習するための Python ツールキット

skscope: Fast Sparsity-Constrained Optimization in Python

skscope: Python での高速スパース性制約最適化

Studying the Interplay between Information Loss and Operation Loss in Representations for Classification

分類のための表現における情報損失と操作損失の相互作用の研究

Non-splitting Neyman-Pearson Classifiers

非分割ネイマン・ピアソン分類器

Learning and scoring Gaussian latent variable causal models with unknown additive interventions

未知の相加的介入によるガウス潜在変数因果モデルの学習と採点

An Asymptotic Study of Discriminant and Vote-Averaging Schemes for Randomly-Projected Linear Discriminants

ランダムに投影された線形判別変数に対する判別方式と投票平均化方式の漸近研究

Evidence Estimation in Gaussian Graphical Models Using a Telescoping Block Decomposition of the Precision Matrix

精度行列の伸縮ブロック分解を用いたガウスグラフィカルモデルにおける証拠推定

PyPop7: A Pure-Python Library for Population-Based Black-Box Optimization

PyPop7：人口ベースのブラックボックス最適化のためのPure-Pythonライブラリ

Optimistic Search: Change Point Estimation for Large-scale Data via Adaptive Logarithmic Queries

楽観的探索：適応対数クエリによる大規模データの変化点推定

Value-Distributional Model-Based Reinforcement Learning

価値分布モデルに基づく強化学習

Commutative Scaling of Width and Depth in Deep Neural Networks

深層ニューラルネットワークにおける幅と深さの可換スケーリング

White-Box Transformers via Sparse Rate Reduction: Compression Is All There Is?

スパースレートリダクションによるホワイトボックストランスフォーマー：圧縮がすべてですか?

RLtools: A Fast, Portable Deep Reinforcement Learning Library for Continuous Control

RLtools：連続制御のための高速でポータブルな深層強化学習ライブラリ

Identifying Causal Effects using Instrumental Time Series: Nuisance IV and Correcting for the Past

インストゥルメンタル時系列を使用した因果効果の特定：迷惑IVと過去の補正

Instrumental Variable Value Iteration for Causal Offline Reinforcement Learning

因果的オフライン強化学習のための操作変数値の反復

Sparse Recovery With Multiple Data Streams: An Adaptive Sequential Testing Approach

複数のデータストリームによるスパースリカバリ:適応型シーケンシャル・テスト・アプローチ

Pure Differential Privacy for Functional Summaries with a Laplace-like Process

ラプラス様過程による機能要約のための純粋な差分プライバシー

Stochastic Regularized Majorization-Minimization with weakly convex and multi-convex surrogates

確率的正則化多数決-弱凸および多凸サロゲートによる最小化

Non-Euclidean Monotone Operator Theory and Applications

非ユークリッド単調演算子の理論と応用

Matryoshka Policy Gradient for Entropy-Regularized RL: Convergence and Global Optimality

エントロピー正則化RLに対するマトリョーシカ方策勾配：収束と大域最適性

Spectral Regularized Kernel Goodness-of-Fit Tests

スペクトル正則化カーネル適合度検定

Causal Discovery with Generalized Linear Models through Peeling Algorithms

ピーリングアルゴリズムによる一般化線形モデルによる因果関係の発見

Estimating the Replication Probability of Significant Classification Benchmark Experiments

有意な分類ベンチマーク実験の再現確率の推定

Just Wing It: Near-Optimal Estimation of Missing Mass in a Markovian Sequence

Just Wing It：マルコフ数列における欠損質量の最適近似推定

Data-Efficient Policy Evaluation Through Behavior Policy Search

行動ポリシー検索によるデータ効率の高い政策評価

Optimal Learning Policies for Differential Privacy in Multi-armed Bandits

多椀バンディットにおける差分プライバシーのための最適学習方策

Debiasing Evaluations That Are Biased by Evaluations

評価によって偏った評価のバイアス除去

GGD: Grafting Gradient Descent

GGD：グラフト勾配降下法

A Data-Adaptive RKHS Prior for Bayesian Learning of Kernels in Operators

演算子におけるカーネルのベイジアン学習のためのデータ適応RKHS事前

Empirical Design in Reinforcement Learning

強化学習における実証設計

Efficient Active Manifold Identification via Accelerated Iteratively Reweighted Nuclear Norm Minimization

加速反復的に重み付けされた核ノルムの最小化による効率的なアクティブ多様体同定

Optimal Weighted Random Forests

最適な重み付けランダムフォレスト

Neural Networks with Sparse Activation Induced by Large Bias: Tighter Analysis with Bias-Generalized NTK

大きなバイアスによって誘発されるスパース活性化を持つニューラルネットワーク:バイアス一般化NTKによるより厳密な解析

Stability and L2-penalty in Model Averaging

モデル平均化における安定性とL2ペナルティ

Graphical Dirichlet Process for Clustering Non-Exchangeable Grouped Data

交換不可能なグループ化されたデータをクラスタリングするためのグラフィカルなディリクレプロセス

Robust Principal Component Analysis using Density Power Divergence

密度パワーダイバージェンスを用いたロバストな主成分分析

Mentored Learning: Improving Generalization and Convergence of Student Learner

メンター学習：学生学習者の一般化と収束の改善

Geometric Learning with Positively Decomposable Kernels

正に分解可能なカーネルによる幾何学的学習

PAPAL: A Provable PArticle-based Primal-Dual ALgorithm for Mixed Nash Equilibrium

PAPAL：混合ナッシュ均衡のための証明可能な論文ベースのプライマル・デュアル・アルゴリズム

Label Noise Robustness of Conformal Prediction

共形予測のラベルノイズロバスト性

Homeomorphic Projection to Ensure Neural-Network Solution Feasibility for Constrained Optimization

制約付き最適化のためのニューラルネットワーク解の実現可能性を確保するためのホメオモルフィック射影

Goal-Space Planning with Subgoal Models

サブゴールモデルによるゴール・スペース・プランニング

Generalization on the Unseen, Logic Reasoning and Degree Curriculum

目に見えないものの一般化、論理的推論、学位カリキュラム

Triple Component Matrix Factorization: Untangling Global, Local, and Noisy Components

三重成分行列の因数分解: グローバル、ローカル、ノイズの多い成分のもつれを解きほぐす

Open-Source Conversational AI with SpeechBrain 1.0

SpeechBrain 1.0によるオープンソースの会話型AI

On the Optimality of Gaussian Kernel Based Nonparametric Tests against Smooth Alternatives

滑らかな代替法に対するガウスカーネルに基づくノンパラメトリック検定の最適性について

ENNS: Variable Selection, Regression, Classification, and Deep Neural Network for High-Dimensional Data

ENNS：高次元データのための変数選択、回帰、分類、ディープニューラルネットワーク

On the Convergence of Projected Alternating Maximization for Equitable and Optimal Transport

公平で最適な輸送のための予測交互最大化の収束について

Inference on High-dimensional Single-index Models with Streaming Data

ストリーミングデータを用いた高次元単一インデックスモデルの推論

Transfer Learning with Uncertainty Quantification: Random Effect Calibration of Source to Target (RECaST)

不確かさ定量化による転移学習:ソースからターゲットへのランダム効果キャリブレーション(RECaST)

Bayesian Structural Learning with Parametric Marginals for Count Data: An Application to Microbiota Systems

カウントデータに対するパラメトリック周辺値によるベイジアン構造学習：微生物叢システムへの応用

Lower Bounds on the Bayesian Risk via Information Measures

情報測度によるベイズリスクの下限

Sample Complexity of Variance-Reduced Distributionally Robust Q-Learning

分散減少分布ロバストQ学習のサンプル複雑性

A Characterization of Multioutput Learnability

マルチ出力学習可能性の特性評価

A Note on Entrywise Consistency for Mixed-data Matrix Completion

混合データ行列補完のための入力方向の一貫性に関する注意

Lower Complexity Adaptation for Empirical Entropic Optimal Transport

経験的エントロピー最適輸送のための低複雑性適応

Causal effects of intervening variables in settings with unmeasured confounding

測定されていない交絡因子のある設定における介在変数の因果効果

PROMISE: Preconditioned Stochastic Optimization Methods by Incorporating Scalable Curvature Estimates

PROMISE：スケーラブルな曲率推定を組み込むことによる前処理された確率的最適化法

Memorization With Neural Nets: Going Beyond the Worst Case

ニューラルネットによる記憶：最悪のケースを超えて

Hamiltonian Monte Carlo for efficient Gaussian sampling: long and random steps

効率的なガウスサンプリングのためのハミルトニアンモンテカルロ：長くランダムなステップ

How Two-Layer Neural Networks Learn, One (Giant) Step at a Time

2 層ニューラル ネットワークが一度に1つの(巨大な)ステップで学習する方法

A Rainbow in Deep Network Black Boxes

ディープネットワークのブラックボックスの中の虹

Optimizing Noise for f-Differential Privacy via Anti-Concentration and Stochastic Dominance

アンチ濃度と確率的優位性によるf差動プライバシーのためのノイズの最適化

DAG-Informed Structure Learning from Multi-Dimensional Point Processes

DAG情報に基づく多次元点過程からの構造学習

Information Capacity Regret Bounds for Bandits with Mediator Feedback

情報容量、バンディット、メディエーターフィードバック付き後悔範囲

Aequitas Flow: Streamlining Fair ML Experimentation

Aequitas Flow：公正なML実験の効率化

Volume 26 (Year: 2025 / Papers: 308)

Efficiently Escaping Saddle Points in Bilevel Optimization

バイレベル最適化における鞍点からの効率的な脱出

Bayes Meets Bernstein at the Meta Level: an Analysis of Fast Rates in Meta-Learning with PAC-Bayes

メタレベルでのベイズとバーンスタインの出会い：PACベイズを用いたメタ学習における高速率の分析

DisC2o-HD: Distributed causal inference with covariates shift for analyzing real-world high-dimensional data

DisC2o-HD：実世界の高次元データを分析するための共変量シフトを伴う分散因果推論

Deep Out-of-Distribution Uncertainty Quantification via Weight Entropy Maximization

重みエントロピー最大化による分布外不確実性の深層定量化

Enhancing Graph Representation Learning with Localized Topological Features

局所的トポロジー特徴を用いたグラフ表現学習の強化

Memory Gym: Towards Endless Tasks to Benchmark Memory Capabilities of Agents

メモリジム：エージェントのメモリ能力をベンチマークするための無限のタスクに向けて

A Random Matrix Approach to Low-Multilinear-Rank Tensor Approximation

低多重線形ランクテンソル近似へのランダム行列アプローチ

Adaptive Client Sampling in Federated Learning via Online Learning with Bandit Feedback

バンディットフィードバックを用いたオンライン学習によるフェデレーテッドラーニングにおける適応的クライアントサンプリング

Test-Time Training on Video Streams

ビデオストリームにおけるテスト時トレーニング

An Axiomatic Definition of Hierarchical Clustering

階層的クラスタリングの公理的定義

Two-Timescale Gradient Descent Ascent Algorithms for Nonconvex Minimax Optimization

非凸ミニマックス最適化のための二重時間スケール勾配降下上昇アルゴリズム

Selective Inference with Distributed Data

分散データを用いた選択的推論

Estimating Network-Mediated Causal Effects via Principal Components Network Regression

主成分ネットワーク回帰を通じたネットワーク媒介因果効果の推定

Locally Private Causal Inference for Randomized Experiments

ランダム化実験のためのローカルプライベート因果推論

From Sparse to Dense Functional Data in High Dimensions: Revisiting Phase Transitions from a Non-Asymptotic Perspective

高次元におけるスパースからデンス機能データへの移行：非漸近的視点からの位相遷移の再考

Error estimation and adaptive tuning for unregularized robust M-estimator

非正則化ロバストM推定量の誤差推定と適応調整

Supervised Learning with Evolving Tasks and Performance Guarantees

進化するタスクとパフォーマンス保証を伴う教師あり学習

Riemannian Bilevel Optimization

リーマン二層最適化

Random ReLU Neural Networks as Non-Gaussian Processes

非ガウス過程としてのランダムReLUニューラルネットワーク

Regularizing Hard Examples Improves Adversarial Robustness

難例の正則化が敵対的ロバスト性を向上させる

Bayesian Sparse Gaussian Mixture Model for Clustering in High Dimensions

高次元でのクラスタリングのためのベイジアン・スパース・ガウス混合モデル

Directed Cyclic Graphs for Simultaneous Discovery of Time-Lagged and Instantaneous Causality from Longitudinal Data Using Instrumental Variables

長期データからの器具変数を使用した時間遅延および瞬時因果関係の同時発見のための有向サイクリックグラフ

Improving Graph Neural Networks on Multi-node Tasks with the Labeling Trick

ラベリングトリックを用いたマルチノードタスクにおけるグラフニューラルネットワークの改善

The ODE Method for Stochastic Approximation and Reinforcement Learning with Markovian Noise

マルコフノイズを伴う確率近似と強化学習のためのODE法

depyf: Open the Opaque Box of PyTorch Compiler for Machine Learning Researchers

depyf：機械学習研究者のためのPyTorchコンパイラーの不透明なボックスを開ける

The Blessing of Heterogeneity in Federated Q-Learning: Linear Speedup and Beyond

連合Q学習における異質性の祝福：線形スピードアップとその先

Mean Aggregator is More Robust than Robust Aggregators under Label Poisoning Attacks on Distributed Heterogeneous Data

平均集約器は、分散した異種データに対するラベルポイズニング攻撃において、堅牢な集約器よりもより堅牢です。

Optimal Experiment Design for Causal Effect Identification

因果効果の特定のための最適実験デザイン

Orthogonal Bases for Equivariant Graph Learning with Provable k-WL Expressive Power

証明可能なk-WL表現力を持つ対称グラフ学習のための直交基底

Bayesian Multi-Group Gaussian Process Models for Heterogeneous Group-Structured Data

異種グループ構造データのためのベイズ多群ガウス過程モデル

Accelerating optimization over the space of probability measures

確率測度の空間における最適化の加速

Sliced-Wasserstein Distances and Flows on Cartan-Hadamard Manifolds

スライス・ワッサースタイン距離とカルタン・ハダマール多様体上のフロー

Statistical Inference of Constrained Stochastic Optimization via Sketched Sequential Quadratic Programming

スケッチされた逐次二次計画法による制約付き確率最適化の統計的推論

gsplat: An Open-Source Library for Gaussian Splatting

gsplat：ガウシアンスポッティングのオープンソースライブラリ

Rank-one Convexification for Sparse Regression

スパース回帰におけるランク1凸化

Copula-based Sensitivity Analysis for Multi-Treatment Causal Inference with Unobserved Confounding

観測されない交絡因子を含む多重治療因果推論のためのコピュラに基づく感度分析

Unbalanced Kantorovich-Rubinstein distance, plan, and barycenter on nite spaces: A statistical perspective

有限空間における不均衡カントロビッチ-ルビンシュタイン距離、平面、重心：統計的観点

Optimizing Data Collection for Machine Learning

機械学習のためのデータ収集の最適化

Nonconvex Stochastic Bregman Proximal Gradient Method with Application to Deep Learning

非凸確率的ブレグマン近似勾配法と深層学習への応用

Efficient and Robust Semi-supervised Estimation of Average Treatment Effect with Partially Annotated Treatment and Response

部分的に注釈が付けられた治療と反応を用いた平均治療効果の効率的かつロバストな半教師あり推定

On the Approximation of Kernel functions

カーネル関数の近似について

Extremal graphical modeling with latent variables via convex optimization

凸最適化による潜在変数を用いた極値グラフィカルモデリング

Wasserstein Convergence Guarantees for a General Class of Score-Based Generative Models

一般的なスコアベース生成モデルに対するワッサーシュタイン収束保証

Learning Global Nash Equilibrium in Team Competitive Games with Generalized Fictitious Cross-Play

一般化架空クロスプレイを用いたチーム競争ゲームにおける大域ナッシュ均衡の学習

Manifold Fitting under Unbounded Noise

無制限ノイズ下での多様体フィッティング

Adjusted Expected Improvement for Cumulative Regret Minimization in Noisy Bayesian Optimization

調整済み期待改善率ノイズベイズ最適化における累積リグレット最小化

DAGs as Minimal I-maps for the Induced Models of Causal Bayesian Networks under Conditioning

条件付け下の因果ベイズネットワークの誘導モデルのための最小IマップとしてのDAG

Efficient and Robust Transfer Learning of Optimal Individualized Treatment Regimes with Right-Censored Survival Data

右打ち切り生存データを用いた最適個別治療レジームの効率的かつロバストな転移学習

The Effect of SGD Batch Size on Autoencoder Learning: Sparsity, Sharpness, and Feature Learning

SGDバッチサイズがオートエンコーダ学習に与える影響：スパース性、シャープネス、および特徴学習

PFLlib: A Beginner-Friendly and Comprehensive Personalized Federated Learning Library and Benchmark

PFLlib：初心者向けで包括的なパーソナライズされた連合学習ライブラリおよびベンチマーク

Composite Goodness-of-fit Tests with Kernels

カーネルを用いた複合適合度検定

Curvature-based Clustering on Graphs

グラフ上の曲率ベースクラスタリング

Scaling Data-Constrained Language Models

データ制約付き言語モデルのスケーリング

Lightning UQ Box: Uncertainty Quantification for Neural Networks

Lightning UQ Box：ニューラルネットワークの不確実性定量化

A Comparative Evaluation of Quantification Methods

定量化手法の比較評価

Scaling ResNets in the Large-depth Regime

大規模深度レジームにおけるResNetのスケーリング

Variance-Aware Estimation of Kernel Mean Embedding

カーネル平均の分散を考慮した推定埋め込み

Determine the Number of States in Hidden Markov Models via Marginal Likelihood

周辺尤度を用いた隠れマルコフモデルの状態数の決定

On Adaptive Stochastic Optimization for Streaming Data: A Newton’s Method with O(dN) Operations

ストリーミングデータのための適応型確率最適化について：O(dN)演算のニュートン法

Evaluation of Active Feature Acquisition Methods for Time-varying Feature Settings

時変特徴設定に対する能動的な特徴獲得手法の評価

Recursive Causal Discovery

再帰的因果発見

Continuously evolving rewards in an open-ended environment

オープンエンド環境における連続的に進化する報酬

Ontolearn—A Framework for Large-scale OWL Class Expression Learning in Python

Ontolearn – Pythonによる大規模OWLクラス表現学習フレームワーク

Estimation of Local Geometric Structure on Manifolds from Noisy Data

ノイズを含むデータからの多様体上の局所幾何構造の推定

Instability, Computational Efficiency and Statistical Accuracy

不安定性、計算効率、および統計精度

Deletion Robust Non-Monotone Submodular Maximization over Matroids

マトロイド上の削除ロバストな非単調劣モジュラ最大化

Fine-Grained Change Point Detection for Topic Modeling with Pitman-Yor Process

ピットマン・ヨー過程を用いたトピックモデリングのための細粒度変化点検出

Stabilizing Sharpness-Aware Minimization Through A Simple Renormalization Strategy

単純な再正規化戦略によるシャープネスを考慮した最小化の安定化

Local Linear Recovery Guarantee of Deep Neural Networks at Overparameterization

オーバーパラメータ化におけるディープニューラルネットワークの局所線形回復保証

Sharp Bounds for Sequential Federated Learning on Heterogeneous Data

異種データにおける逐次連合学習のシャープな境界

Sampling and Estimation on Manifolds using the Langevin Diffusion

ランジュバン拡散を用いた多様体上のサンプリングと推定

Laplace Meets Moreau: Smooth Approximation to Infimal Convolutions Using Laplace’s Method

ラプラスとモローの出会い：ラプラス法を用いた最小畳み込みの滑らかな近似

Optimization Over a Probability Simplex

確率単体上の最適化

On Consistent Bayesian Inference from Synthetic Data

合成データからの一貫性のあるベイズ推論について

Learning causal graphs via nonlinear sufficient dimension reduction

非線形十分次元削減による因果グラフの学習

Distributed Stochastic Bilevel Optimization: Improved Complexity and Heterogeneity Analysis

分散確率的二階層最適化：複雑性と異質性分析の改善

Wasserstein F-tests for Frechet regression on Bures-Wasserstein manifolds

ビュール-ワッサーシュタイン多様体上のフレシェ回帰に対するワッサーシュタインF検定

Derivative-Informed Neural Operator Acceleration of Geometric MCMC for Infinite-Dimensional Bayesian Inverse Problems

無限次元ベイズ逆問題に対する幾何MCMCの微分情報に基づくニューラル演算子による高速化

Dynamic angular synchronization under smoothness constraints

滑らかさ制約下での動的角度同期

GraphNeuralNetworks.jl: Deep Learning on Graphs with Julia

GraphNeuralNetworks.jl: Juliaを用いたグラフ上の深層学習

Towards Optimal Branching of Linear and Semidefinite Relaxations for Neural Network Robustness Certification

ニューラルネットワークの堅牢性認証のための線形緩和法と半正定値緩和法の最適分岐に向けて

Implicit vs Unfolded Graph Neural Networks

暗黙的グラフニューラルネットワークと展開型グラフニューラルネットワーク

Causal Abstraction: A Theoretical Foundation for Mechanistic Interpretability

因果抽象化：メカニズム的解釈可能性の理論的基礎

Random Pruning Over-parameterized Neural Networks Can Improve Generalization: A Training Dynamics Analysis

過剰パラメータ化されたニューラルネットワークのランダムプルーニングは汎化能力を向上させる：学習ダイナミクスの分析

On Inference for the Support Vector Machine

サポートベクターマシンの推論について

Integral Probability Metrics Meet Neural Networks: The Radon-Kolmogorov-Smirnov Test

積分確率メトリクスとニューラルネットワークの出会い：ラドン・コルモゴロフ・スミルノフ検定

How good is your Laplace approximation of the Bayesian posterior? Finite-sample computable error bounds for a variety of useful divergences

ベイズ事後分布のラプラス近似はどの程度正確ですか？様々な有用なダイバージェンスに対する有限サンプル計算可能誤差境界

Feature Learning in Finite-Width Bayesian Deep Linear Networks with Multiple Outputs and Convolutional Layers

複数の出力と畳み込み層を持つ有限幅ベイズ深層線形ネットワークにおける特徴学習

High-Dimensional L2-Boosting: Rate of Convergence

高次元L2ブースティング：収束速度

Uplift Model Evaluation with Ordinal Dominance Graphs

順序優位グラフを用いたアップリフトモデルの評価

Causal Effect of Functional Treatment

機能的処理の因果効果

Affine Rank Minimization via Asymptotic Log-Det Iteratively Reweighted Least Squares

漸近的Log-Det反復重み付け最小二乗法によるアフィンランク最小化

Outlier Robust and Sparse Estimation of Linear Regression Coefficients

線形回帰係数の外れ値ロバストかつスパースな推定

Posterior Concentrations of Fully-Connected Bayesian Neural Networks with General Priors on the Weights

重みに一般的な事前分布を持つ全結合ベイズニューラルネットワークの事後集中

Invariant Subspace Decomposition

不変部分空間分解

Linear cost and exponentially convergent approximation of Gaussian Matérn processes on intervals

区間上のガウスMatérn過程の線形コストと指数収束近似

Bagged k-Distance for Mode-Based Clustering Using the Probability of Localized Level Sets

局所レベルセットの確率を用いたモードベースクラスタリングのためのバギングk距離

Bayesian Data Sketching for Varying Coefficient Regression Models

変動係数回帰モデルのためのベイズデータスケッチ

Statistical field theory for Markov decision processes under uncertainty

不確実性下におけるマルコフ決定過程の統計場理論

Distribution Free Tests for Model Selection Based on Maximum Mean Discrepancy with Estimated Parameters

推定パラメータを用いた最大平均乖離度に基づくモデル選択のための分布フリー検定

Efficient Numerical Integration in Reproducing Kernel Hilbert Spaces via Leverage Scores Sampling

てこ比スコアサンプリングによるカーネルヒルベルト空間の再現における効率的な数値積分

Linear Hypothesis Testing in High-Dimensional Expected Shortfall Regression with Heavy-Tailed Errors

裾野の重い誤差を伴う高次元期待ショートフォール回帰における線形仮説検定

Error bounds for particle gradient descent, and extensions of the log-Sobolev and Talagrand inequalities

粒子勾配降下法の誤差境界、および対数ソボレフ不等式とタラグランド不等式の拡張

A Unified Analysis of Nonstochastic Delayed Feedback for Combinatorial Semi-Bandits, Linear Bandits, and MDPs

組み合わせセミバンディット、線形バンディット、およびMDPに対する非確率的遅延フィードバックの統一的解析

Learning conditional distributions on continuous spaces

連続空間における条件付き分布の学習

A Decentralized Proximal Gradient Tracking Algorithm for Composite Optimization on Riemannian Manifolds

リーマン多様体上の複合最適化のための分散型近似勾配追跡アルゴリズム

On Global and Local Convergence of Iterative Linear Quadratic Optimization Algorithms for Discrete Time Nonlinear Control

離散時間非線形制御のための反復線形二次最適化アルゴリズムの大域的および局所的収束について

Adaptive Distributed Kernel Ridge Regression: A Feasible Distributed Learning Scheme for Data Silos

適応型分散カーネルリッジ回帰：データサイロのための実行可能な分散学習スキーム

Near-Optimal Nonconvex-Strongly-Convex Bilevel Optimization with Fully First-Order Oracles

完全一次オラクルを用いた準最適非凸-強凸二階層最適化

Prominent Roles of Conditionally Invariant Components in Domain Adaptation: Theory and Algorithms

領域適応における条件付き不変成分の顕著な役割：理論とアルゴリズム

On the Statistical Properties of Generative Adversarial Models for Low Intrinsic Data Dimension

低次元データのための生成的敵対的モデルの統計的特性について

Score-based Causal Representation Learning: Linear and General Transformations

スコアベースの因果表現学習：線形および一般変換

Precise High-Dimensional Asymptotics for Quantifying Heterogeneous Transfers

異種転送を定量化するための高精度な高次元漸近解析

Principled Penalty-based Methods for Bilevel Reinforcement Learning and RLHF

二階層のための原理的なペナルティベース法強化学習とRLHF

DRM Revisited: A Complete Error Analysis

DRM再考：完全なエラー分析

Bayesian Scalar-on-Image Regression with a Spatially Varying Single-layer Neural Network Prior

空間的に変化する単層ニューラルネットワーク事前分布を用いたベイズ的スカラー画像回帰

On Model Identification and Out-of-Sample Prediction of PCR with Applications to Synthetic Controls

PCRのモデル同定と標本外予測、および合成制御への応用について

Sparse SVM with Hard-Margin Loss: a Newton-Augmented Lagrangian Method in Reduced Dimensions

ハードマージン損失を伴うスパースSVM：次元削減におけるニュートン拡張ラグランジュ法

Quantifying the Effectiveness of Linear Preconditioning in Markov Chain Monte Carlo

マルコフ連鎖モンテカルロにおける線形前処理の有効性の定量化

Degree of Interference: A General Framework For Causal Inference Under Interference

干渉度：干渉下における因果推論の一般的な枠組み

Maximum Causal Entropy IRL in Mean-Field Games and GNEP Framework for Forward RL

平均場ゲームにおける最大因果エントロピーIRLと順方向強化学習のためのGNEPフレームワーク

Posterior and Variational Inference for Deep Neural Networks with Heavy-Tailed Weights

裾野の重い重みを持つディープニューラルネットワークの事後推論と変分推論

Last-iterate Convergence of Shuffling Momentum Gradient Method under the Kurdyka-Lojasiewicz Inequality

Kurdyka-Lojasiewicz不等式におけるシャッフル運動量勾配法の最終反復収束

Physics-informed Kernel Learning

物理学に基づくカーネル学習

BitNet: 1-bit Pre-training for Large Language Models

BitNet：大規模言語のための1ビット事前学習モデル

Modelling Populations of Interaction Networks via Distance Metrics

距離メトリクスを用いた相互作用ネットワーク集団のモデリング

Actor-Critic learning for mean-field control in continuous time

連続時間における平均場制御のためのアクター・クリティック学習

Optimal Sample Selection Through Uncertainty Estimation and Its Application in Deep Learning

不確実性推定による最適サンプル選択と深層学習への応用

Transformers from Diffusion: A Unified Framework for Neural Message Passing

拡散からのトランスフォーマー：ニューラルメッセージパッシングのための統一フレームワーク

Categorical Semantics of Compositional Reinforcement Learning

構成的強化学習のカテゴリカルセマンティクス

On the O(sqrt(d)/T^(1/4)) Convergence Rate of RMSProp and Its Momentum Extension Measured by l_1 Norm

l_1ノルムで測定したRMSPropとそのモメンタム拡張のO(sqrt(d)/T^(1/4))収束速度について

Score-Aware Policy-Gradient and Performance Guarantees using Local Lyapunov Stability

局所リアプノフ安定性を用いたスコアを考慮した方策勾配と性能保証

PREMAP: A Unifying PREiMage APproximation Framework for Neural Networks

PREMAP：ニューラルネットワークのための統一的なPREiMage近似フレームワーク

Characterizing Dynamical Stability of Stochastic Gradient Descent in Overparameterized Learning

過パラメータ化学習における確率的勾配降下法の動的安定性の特性評価

Optimal and Efficient Algorithms for Decentralized Online Convex Optimization

分散型オンライン凸最適化のための最適かつ効率的なアルゴリズム

Minimax Optimal Deep Neural Network Classifiers Under Smooth Decision Boundary

滑らかな決定境界下におけるミニマックス最適深層ニューラルネットワーク分類器

Randomly Projected Convex Clustering Model: Motivation, Realization, and Cluster Recovery Guarantees

ランダム射影凸クラスタリングモデル：動機付け、実現、およびクラスター回復保証

Finite Expression Method for Solving High-Dimensional Partial Differential Equations

高次元偏微分方程式を解くための有限表現法

Diffeomorphism-based feature learning using Poincaré inequalities on augmented input space

拡張入力空間におけるポアンカレ不等式を用いた微分同相写像に基づく特徴学習

Deep Variational Multivariate Information Bottleneck – A Framework for Variational Losses

深層変分多変量情報ボトルネック – 変分損失の枠組み

Conditional Wasserstein Distances with Applications in Bayesian OT Flow Matching

ベイズOTフローマッチングにおける条件付きワッサーシュタイン距離の応用

ClimSim-Online: A Large Multi-Scale Dataset and Framework for Hybrid Physics-ML Climate Emulation

ClimSim-Online：大規模マルチスケールデータセットおよびハイブリッド物理学-ML気候エミュレーションのためのフレームワーク

Deep Generative Models: Complexity, Dimensionality, and Approximation

深層生成モデル：複雑性、次元性、および近似

Fine-grained Analysis and Faster Algorithms for Iteratively Solving Linear Systems

線形システムの反復解法のための細粒度解析と高速アルゴリズム

On the Ability of Deep Networks to Learn Symmetries from Data: A Neural Kernel Theory

ディープラーニングネットワークがデータから対称性を学習する能力について：ニューラルカーネル理論

Dynamic Bayesian Learning for Spatiotemporal Mechanistic Models

時空間メカニズムモデルのための動的ベイズ学習

Latent Process Models for Functional Network Data

機能ネットワークデータのための潜在過程モデル

Losing Momentum in Continuous-time Stochastic Optimisation

連続時間確率最適化における勢いの喪失

skglm: Improving scikit-learn for Regularized Generalized Linear Models

skglm：正規化一般化線形モデルのためのscikit-learnの改良

Randomization Can Reduce Both Bias and Variance: A Case Study in Random Forests

ランダム化はバイアスと分散の両方を低減できる：ランダムフォレストのケーススタディ

Sample Complexity of the Linear Quadratic Regulator: A Reinforcement Learning Lens

線形二次レギュレータのサンプル複雑度：強化学習レンズ

Universal Online Convex Optimization Meets Second-order Bounds

普遍的オンライン凸最適化は2次の境界を満たす

Classification in the high dimensional Anisotropic mixture framework: A new take on Robust Interpolation

高次元異方性混合フレームワークにおける分類：ロバスト補間の新たな解釈

On Non-asymptotic Theory of Recurrent Neural Networks in Temporal Point Processes

時系列点過程におけるリカレントニューラルネットワークの非漸近理論について

Frontiers to the learning of nonparametric hidden Markov models

ノンパラメトリック隠れマルコフモデル学習の最前線

WEFE: A Python Library for Measuring and Mitigating Bias in Word Embeddings

WEFE: 単語埋め込みにおけるバイアスの測定と軽減のためのPythonライブラリ

Regularized Rényi Divergence Minimization through Bregman Proximal Gradient Algorithms

ブレグマン近似勾配アルゴリズムによる正則化レーニイ・ダイバージェンス最小化

Score-Based Diffusion Models in Function Space

関数空間におけるスコアベース拡散モデル

Simplex Constrained Sparse Optimization via Tail Screening

テールスクリーニングによる単体制約スパース最適化

Density Estimation Using the Perceptron

パーセプトロンを用いた密度推定

Extending Temperature Scaling with Homogenizing Maps

均質化マップを用いた温度スケーリングの拡張

Distribution Estimation under the Infinity Norm

無限大ノルムの下での分布推定

System Neural Diversity: Measuring Behavioral Heterogeneity in Multi-Agent Learning

システムニューラル多様性：マルチエージェント学習における行動の異質性の測定

Nonparametric Regression on Random Geometric Graphs Sampled from Submanifolds

部分多様体からサンプリングされたランダム幾何グラフ上のノンパラメトリック回帰

Autoencoders in Function Space

関数空間におけるオートエンコーダ

EMaP: Explainable AI with Manifold-based Perturbations

EmaP: 多様体ベースの摂動を用いた説明可能なAI

Asymptotic Inference for Multi-Stage Stationary Treatment Policy with Variable Selection

変数選択を伴う多段階定常処理方策の漸近推論

Frequentist Guarantees of Distributed (Non)-Bayesian Inference

分散の頻度主義的保証（非）ベイズ推論

Boosting Causal Additive Models

因果加法モデルのブースティング

Contextual Bandits with Stage-wise Constraints

段階的制約を伴うコンテキストバンディット

Data-Driven Performance Guarantees for Classical and Learned Optimizers

古典的および学習済み最適化器のデータ駆動型性能保証

Enhanced Feature Learning via Regularisation: Integrating Neural Networks and Kernel Methods

正則化による強化された特徴学習：ニューラルネットワークとカーネル法の統合

Interpretable Global Minima of Deep ReLU Neural Networks on Sequentially Separable Data

シーケンシャルセパレートデータにおけるDeep ReLUニューラルネットワークの解釈可能な大域的最小値

Best Linear Unbiased Estimate from Privatized Contingency Tables

プライベート分割表からの最良線形不偏推定値

High-Rank Irreducible Cartesian Tensor Decomposition and Bases of Equivariant Spaces

高階既約デカルトテンソル分解と同変空間の基底

Fast Algorithm for Constrained Linear Inverse Problems

制約付き線形逆問題のための高速アルゴリズム

Four Axiomatic Characterizations of the Integrated Gradients Attribution Method

統合勾配帰属法の4つの公理的特徴付け

Bagged Regularized k-Distances for Anomaly Detection

異常検出のためのバッグド正則化k距離

Assumption-lean and data-adaptive post-prediction inference

仮定重視型かつデータ適応型の予測後推論

“What is Different Between These Datasets?” A Framework for Explaining Data Distribution Shifts

「これらのデータセットの違いは何ですか？」データ分布の変化を説明する枠組み

Generative Adversarial Networks: Dynamics

生成的敵対ネットワーク：ダイナミクス

Hierarchical Decision Making Based on Structural Information Principles

構造情報原理に基づく階層的意思決定

Early Alignment in Two-Layer Networks Training is a Two-Edged Sword

2層ネットワークにおける早期アライメント：学習は諸刃の剣

Imprecise Multi-Armed Bandits: Representing Irreducible Uncertainty as a Zero-Sum Game

不正確な多腕バンディット：削減不可能な不確実性をゼロサムゲームとして表現する

Optimizing Return Distributions with Distributional Dynamic Programming

分布動的計画法によるリターン分布の最適化

Exponential Family Graphical Models: Correlated Replicates and Unmeasured Confounders, with Applications to fMRI Data

指数族グラフィカルモデル：相関のある反復と測定されていない交絡因子、fMRIデータへの応用

Learning from Similar Linear Representations: Adaptivity, Minimaxity, and Robustness

類似線形表現からの学習：適応性、ミニマキシティ、ロバスト性

Multiple Instance Verification

多重インスタンス検証

EF21 with Bells & Whistles: Six Algorithmic Extensions of Modern Error Feedback

EF21 with Bells & Whistles：現代のエラーフィードバックの6つのアルゴリズム拡張

Model-free Change-Point Detection Using AUC of a Classifier

分類器のAUCを用いたモデルフリー変化点検出

A New Random Reshuffling Method for Nonsmooth Nonconvex Finite-sum Optimization

非平滑非凸有限和最適化のための新しいランダムリシャッフル法

Learning with Linear Function Approximations in Mean-Field Control

線形学習平均場制御における関数近似

On the Convergence of Projected Policy Gradient for Any Constant Step Sizes

任意の定数ステップサイズにおける射影方策勾配の収束について

Linear Separation Capacity of Self-Supervised Representation Learning

自己教師あり表現学習の線形分離能力

Relaxed Gaussian Process Interpolation: a Goal-Oriented Approach to Bayesian Optimization

緩和ガウス過程補間：ベイズ最適化への目標指向アプローチ

Calibrated Inference: Statistical Inference that Accounts for Both Sampling Uncertainty and Distributional Uncertainty

キャリブレーション推論：サンプリング不確実性と分布不確実性の両方を考慮した統計的推論

Decentralized Sparse Linear Regression via Gradient-Tracking

勾配追跡法による分散型スパース線形回帰

Optimal subsampling for high-dimensional partially linear models via machine learning methods

機械学習手法による高次元部分線形モデルの最適サブサンプリング

Operator Learning for Hyperbolic PDEs

双曲型偏微分方程式の演算子学習

An Adaptive Parameter-free and Projection-free Restarting Level Set Method for Constrained Convex Optimization Under the Error Bound Condition

誤差境界条件下における制約付き凸最適化のための適応型パラメータフリー・射影フリー再始動レベルセット法

Are Ensembles Getting Better All the Time?

アンサンブルは常に改善されているのか？

Variational Inference for Uncertainty Quantification: an Analysis of Trade-offs

不確実性定量化のための変分推論：トレードオフの分析

Reliever: Relieving the Burden of Costly Model Fits for Changepoint Detection

Reliever：変化点検出における高コストなモデル適合の負担軽減

BoFire: Bayesian Optimization Framework Intended for Real Experiments

BoFire：実実験向けのベイズ最適化フレームワーク

Robust Point Matching with Distance Profiles

距離プロファイルを用いたロバストなポイントマッチング

Mixtures of Gaussian Process Experts with SMC^2

SMC^2を用いたガウス過程エキスパートの混合モデル

Decentralized Asynchronous Optimization with DADAO allows Decoupling and Acceleration

DADAOを用いた分散非同期最適化による分離と高速化

Efficient Methods for Non-stationary Online Learning

非定常オンライン学習のための効率的な手法

Stochastic Interpolants: A Unifying Framework for Flows and Diffusions

確率的補間：フローと拡散のための統合フレームワーク

Sparse Semiparametric Discriminant Analysis for High-dimensional Zero-inflated Data

高次元ゼロインフレデータに対するスパースセミパラメトリック判別分析

Learning-to-Optimize with PAC-Bayesian Guarantees: Theoretical Considerations and Practical Implementation

PAC-ベイズ保証を用いた最適化学習：理論的考察と実用的実装

Generation of Geodesics with Actor-Critic Reinforcement Learning to Predict Midpoints

Actor-Critic強化学習を用いた測地線生成による中間点予測

Deep Neural Networks are Adaptive to Function Regularity and Data Distribution in Approximation and Estimation

ディープニューラルネットワークは関数の規則性とデータ分布に適応する近似と推定における

Reinforcement Learning for Infinite-Dimensional Systems

無限次元システムのための強化学習

Unified Discrete Diffusion for Categorical Data

カテゴリカルデータのための統合離散拡散法

Biological Sequence Kernels with Guaranteed Flexibility

柔軟性が保証された生物学的配列カーネル

Scalable and Adaptive Variational Bayes Methods for Hawkes Processes

ホークス過程のためのスケーラブルで適応的な変分ベイズ法

A Hybrid Weighted Nearest Neighbour Classifier for Semi-Supervised Learning

半教師あり学習のためのハイブリッド重み付き最近傍分類器

Optimal Rates of Kernel Ridge Regression under Source Condition in Large Dimensions

大規模次元におけるソース条件下におけるカーネルリッジ回帰の最適速度

Understanding Deep Representation Learning via Layerwise Feature Compression and Discrimination

層別特徴量圧縮と識別による深層表現学習の理解

Geometry and Stability of Supervised Learning Problems

教師あり学習問題の幾何学と安定性

On the Natural Gradient of the Evidence Lower Bound

証拠下限の自然勾配について

Lexicographic Lipschitz Bandits: New Algorithms and a Lower Bound

辞書式リプシッツバンディット：新しいアルゴリズムと下限

Universality of Kernel Random Matrices and Kernel Regression in the Quadratic Regime

二次形式におけるカーネルランダム行列とカーネル回帰の普遍性

Inferring Change Points in High-Dimensional Regression via Approximate Message Passing

近似メッセージパッシングによる高次元回帰の変化点の推定

Talent: A Tabular Analytics and Learning Toolbox

Talent：表形式の分析と学習ツールボックス

Algorithms for ridge estimation with convergence guarantees

収束保証付きリッジ推定アルゴリズム

An Augmentation Overlap Theory of Contrastive Learning

対照学習の拡張オーバーラップ理論

On the Representation of Pairwise Causal Background Knowledge and Its Applications in Causal Inference

対比因果背景知識の表現と因果推論への応用について

Statistical Inference of Random Graphs With a Surrogate Likelihood Function

代理尤度関数を用いたランダムグラフの統計的推論

Online Quantile Regression

オンライン分位回帰

Graph-accelerated Markov Chain Monte Carlo using Approximate Samples

近似サンプルを用いたグラフ加速型マルコフ連鎖モンテカルロ法

Physics Informed Kolmogorov-Arnold Neural Networks for Dynamical Analysis via Efficient-KAN and WAV-KAN

Efficient-KANおよびWAV-KANを用いた動的解析のための物理学に基づくコルモゴロフ-アーノルドニューラルネットワーク

On Probabilistic Embeddings in Optimal Dimension Reduction

最適次元削減における確率的埋め込みについて

(De)-regularized Maximum Mean Discrepancy Gradient Flow

(デ)正則化最大平均差異勾配フロー

Generalized multi-view model: Adaptive density estimation under low-rank constraints

一般化マルチビューモデル：低ランク制約下での適応的密度推定

Revisiting Gradient Normalization and Clipping for Nonconvex SGD under Heavy-Tailed Noise: Necessity, Sufficiency, and Acceleration

裾野の重いノイズ下における非凸SGDの勾配正規化とクリッピングの再考：必要性、十分性、加速性

Stochastic Interior-Point Methods for Smooth Conic Optimization with Applications

滑らかな円錐最適化のための確率的内点法とその応用

Fair Text Classification via Transferable Representations

転送可能な表現による公平なテキスト分類

Decentralized Bilevel Optimization: A Perspective from Transient Iteration Complexity

分散型二値最適化：過渡的反復計算量からの視点

Gold-medalist Performance in Solving Olympiad Geometry with AlphaGeometry2

AlphaGeometry2を用いたオリンピック幾何学の金メダリストのパフォーマンス

Hierarchical and Stochastic Crystallization Learning: Geometrically Leveraged Nonparametric Regression with Delaunay Triangulation

階層的かつ確率的な結晶化学習：ドロネー三角形分割を用いた幾何学的レバレッジ型ノンパラメトリック回帰

Piecewise deterministic sampling with splitting schemes

分割スキームを用いた区分的決定論的サンプリング

General Loss Functions Lead to (Approximate) Interpolation in High Dimensions

一般的な損失関数は高次元における(近似)補間につながる次元

Efficient Knowledge Deletion from Trained Models Through Layer-wise Partial Machine Unlearning

層ごとの部分的機械反学習による学習済みモデルからの効率的な知識削除

Stable learning using spiking neural networks equipped with affine encoders and decoders

アフィンエンコーダとデコーダを備えたスパイキングニューラルネットワークを用いた安定学習

Infinite-dimensional Mahalanobis Distance with Applications to Kernelized Novelty Detection

無限次元マハラノビス距離とカーネル化新規性検出への応用

A Unified Framework to Enforce, Discover, and Promote Symmetry in Machine Learning

機械学習における対称性の強化、発見、促進のための統一フレームワーク

Convergence Rates for Non-Log-Concave Sampling and Log-Partition Estimation

非対数凹サンプリングと対数分割推定の収束率

An Asymptotically Optimal Coordinate Descent Algorithm for Learning Bayesian Networks from Gaussian Models

ガウスモデルからベイジアンネットワークを学習するための漸近最適座標降下アルゴリズム

Jackpot: Approximating Uncertainty Domains with Adversarial Manifolds

ジャックポット：敵対的多様体による不確実性領域の近似

Minimax Optimal Two-Sample Testing under Local Differential Privacy

局所差分プライバシー下におけるミニマックス最適2標本検定

Scaling Capability in Token Space: An Analysis of Large Vision Language Model

トークン空間におけるスケーリング能力：大規模視覚言語モデルの分析

VFOSA: Variance-Reduced Fast Operator Splitting Algorithms for Generalized Equations

VFOSA: 一般化方程式に対する分散縮小高速演算子分割アルゴリズム

Differentially Private Multivariate Medians

差分プライバシーを考慮した多変量メディアン

Convergence and Sample Complexity of Natural Policy Gradient Primal-Dual Methods for Constrained MDPs

制約付きMDPに対する自然方策勾配プライマル-デュアル法の収束とサンプル複雑度

Differentially Private Bootstrap: New Privacy Analysis and Inference Strategies

差分プライバシーを考慮したブートストラップ: 新しいプライバシー分析および推論戦略

On the Utility of Equal Batch Sizes for Inference in Stochastic Gradient Descent

確率的勾配降下法における推論における等バッチサイズの有用性について

Collaborative likelihood-ratio estimation over graphs

グラフ上の協調的尤度比推定

Fast Computation of Superquantile-Constrained Optimization Through Implicit Scenario Reduction

暗黙的シナリオ縮約による超分位制約最適化の高速計算

Efficient Online Prediction for High-Dimensional Time Series via Joint Tensor Tucker Decomposition

ジョイントテンソル・タッカー分解による高次元時系列の効率的なオンライン予測

On the Robustness of Kernel Goodness-of-Fit Tests

カーネル適合度検定の堅牢性について

Fundamental Limits of Membership Inference Attacks on Machine Learning Models

機械学習モデルに対するメンバーシップ推論攻撃の基本的限界

Identifiability of Causal Graphs under Non-Additive Conditionally Parametric Causal Models

非加法的な条件付きパラメトリック因果関係に基づく因果グラフの識別可能性モデル

Hopfield-Fenchel-Young Networks: A Unified Framework for Associative Memory Retrieval

ホップフィールド・フェンチェル・ヤングネットワーク：連想記憶検索のための統一フレームワーク

TorchCP: A Python Library for Conformal Prediction

TorchCP：共形予測のためのPythonライブラリ

Towards Unified Native Spaces in Kernel Methods

カーネル法における統一ネイティブ空間の実現に向けて

Optimal Complexity in Byzantine-Robust Distributed Stochastic Optimization with Data Heterogeneity

データの異質性を考慮したビザンチンロバスト分散確率最適化における最適計算量

Towards Understanding Gradient Flow Dynamics of Homogeneous Neural Networks Beyond the Origin

均質ニューラルネットワークの勾配フローダイナミクスの理解に向けて（原点を超えて）

Optimal Functional Bilinear Regression with Two-dimensional Functional Covariates via Reproducing Kernel Hilbert Space

再生カーネルヒルベルト空間を用いた2次元関数共変量による最適関数双線形回帰

Sketching in High-Dimensional Regression With Big Data Using Gaussian Scale Mixture Priors

ガウス尺度混合事前分布を用いたビッグデータによる高次元回帰のスケッチ

FedHB: Hierarchical Bayesian Federated Learning

FedHB：階層的ベイジアン連合学習

Good regularity creates large learning rate implicit biases: edge of stability, balancing, and catapult

良好な正則性は大きな学習率を生み出す 暗黙のバイアス：安定限界、バランス、カタパルト

Substitute Adjustment via Recovery of Latent Variables

潜在変数の回復による代替調整

Physics-Informed Deep Learning and Compressive Collocation for High-Dimensional Diffusion-Reaction Equations: Practical Existence Theory and Numerics

物理学に基づく深層学習と高次元拡散反応方程式の圧縮コロケーション：実用的存在理論と数値解析

The GeometricKernels Package: Heat and Matérn Kernels for Geometric Learning on Manifolds, Meshes, and Graphs

GeometricKernelsパッケージ：多様体、メッシュ、グラフ上の幾何学学習のための熱カーネルとMatérnカーネル

Combining Climate Models using Bayesian Regression Trees and Random Paths

ベイジアン回帰木とランダムパスを用いた気候モデルの結合

Concentration of Cumulative Reward in Markov Decision Processes

マルコフ決定過程における累積報酬の集中

Bias-variance decompositions: the exclusive privilege of Bregman divergences

バイアス分散分解：ブレグマン情報量の排他性

Optimal Decentralized Composite Optimization for Strongly Convex Functions

強凸関数のための最適分散複合最適化

Backward Filtering Forward Guiding

バックワードフィルタリング・フォワードガイディング

Geometric Operator Learning with Optimal Transport

最適輸送を用いた幾何学的作用素学習

Almost Sure Convergence of Dropout Algorithms for Neural Networks

ニューラルネットワークにおけるドロップアウトアルゴリズムのほぼ確実な収束

Nonlinear functional regression by functional deep neural network with kernel embedding

カーネル埋め込みを用いた機能的ディープニューラルネットワークによる非線形関数回帰

Step and Smooth Decompositions as Topological Clustering

位相的クラスタリングとしてのステップ分解とスムーズ分解

Client Selection for Federated Policy Optimization with Environment Heterogeneity

環境の不均一性を考慮した連合型ポリシー最適化のためのクライアント選択

CAP: A General Algorithm for Online Selective Conformal Prediction with FCR Control

CAP：FCR制御を用いたオンライン選択的等角予測のための一般的なアルゴリズム

Proper losses regret at least 1/2-order

適切な損失は少なくとも1/2次である

DeepCAVE: A Visualization and Analysis Tool for Automated Machine Learning

DeepCAVE：自動機械学習のための可視化・解析ツール

Equivariant Manifold Neural ODEs and Differential Invariants

同変多様体ニューラル常微分方程式と微分不変量

The Z-Gromov-Wasserstein Distance

Z-グロモフ-ワッサーシュタイン距離

O(d/T) Convergence Theory for Diffusion Probabilistic Models under Minimal Assumptions

最小仮定下における拡散確率モデルのO(d/T)収束理論

Optimal Denoising in Score-Based Generative Models: The Role of Data Regularity

スコアベース生成モデルにおける最適ノイズ除去：データの正則性の役割

Zono-Conformal Prediction: Zonotope-Based Uncertainty Quantification for Regression and Classification Tasks

ゾノコンフォーマル予測：回帰および分類タスクのためのゾノトープベースの不確実性定量化

Global Convergence of Adjoint-Optimized Neural PDEs

随伴最適化ニューラル偏微分方程式の大域収束

Kernel-based L_2-Boosting with Structure Constraints

構造制約を伴うカーネルベースL_2ブースティング

Geodesic Slice Sampling on the Sphere

球面上の測地線スライスサンプリング

A statistical perspective on algorithm unrolling models for inverse problems

逆問題のためのアルゴリズム展開モデルに関する統計的観点

Geometry-Dependent Matching Pursuit: a Transition Phase for Convergence on Linear Regression and LASSO

形状依存マッチング追跡：線形回帰とLASSOの収束に向けた遷移段階

Continuum Attention for Neural Operators

ニューラルオペレータのための連続体アテンション

Bayesian Score Calibration for Approximate Models

近似モデルのためのベイズスコアキャリブレーション

Reward-Directed Score-Based Diffusion Models via q-Learning

q学習による報酬指向スコアベース拡散モデル

Neural Operators Can Play Dynamic Stackelberg Games

ニューラルオペレータは動的スタックベルグゲームをプレイできる

Mixing Times and Privacy Analysis for the Projected Langevin Algorithm under a Modulus of Continuity

連続性を法とする射影ランジュバンアルゴリズムの混合時間とプライバシー分析

Gradient Equilibrium in Online Learning: Theory and Applications

オンライン学習における勾配均衡：理論と応用

Second-order Information Promotes Mini-Batch Robustness in Variance-Reduced Gradients

分散縮小勾配において、2次情報量はミニバッチの堅牢性を促進する

FusionBench: A Unified Library and Comprehensive Benchmark for Deep Model Fusion

FusionBench：ディープモデルフュージョンのための統合ライブラリと包括的なベンチマーク

Certified Machine Unlearning Under High Dimensional Regime

高次元領域における認定済み機械学習反学習

Volume 27 (Year: 2026 / Papers: 205)

The surrogate Gibbs-posterior of a corrected stochastic MALA: Towards uncertainty quantification for neural networks

補正された確率的MALAの代理ギブス事後分布：ニューラルネットワークの不確実性定量化に向けて

Online Detection of Changes in Moment–Based Projections: When to Retrain Deep Learners or Update Portfolios?

モーメントベース射影における変化のオンライン検出：ディープラーナーの再学習とポートフォリオの更新はいつ行うべきか？

Efficient frequent directions algorithms for approximate decomposition of matrices and higher-order tensors

行列と高階テンソルの近似分解のための効率的な頻繁方向アルゴリズム

Identifying Weight-Variant Latent Causal Models

重み変数潜在因果モデルの識別

Classification Under Local Differential Privacy with Model Reversal and Model Averaging

モデル反転とモデル平均化を用いた局所差分プライバシー下での分類

Stochastic Gradient Methods: Bias, Stability and Generalization

確率的勾配法：バイアス、安定性、汎化

Extending Mean-Field Variational Inference via Entropic Regularization: Theory and Computation

エントロピー正則化による平均場変分推論の拡張：理論と計算

skwdro: a library for Wasserstein distributionally robust machine learning

skwdro：分布的にロバストなWasserstein機械学習用ライブラリ

Guaranteed Nonconvex Low-Rank Tensor Estimation via Scaled Gradient Descent

スケール勾配降下法による保証付き非凸低ランクテンソル推定

A Data-Augmented Contrastive Learning Approach to Nonparametric Density Estimation

ノンパラメトリック密度推定へのデータ拡張対照学習アプローチ

Nonlocal Techniques for the Analysis of Deep ReLU Neural Network Approximations

Deep ReLUニューラルネットワーク近似の解析のための非局所的手法

Nonlinear function-on-function regression by RKHS

RKHSによる非線形関数対関数回帰

UQLM: A Python Package for Uncertainty Quantification in Large Language Models

UQLM: 大規模言語モデルにおける不確実性定量化のためのPythonパッケージ

A Reinforcement Learning Approach in Multi-Phase Second-Price Auction Design

多段階セカンドプライスオークション設計における強化学習アプローチ

Error Analysis for Deep ReLU Feedforward Density-Ratio Estimation with Bregman Divergence

ブレグマンダイバージェンスを用いたDeep ReLUフィードフォワード密度比推定の誤差分析

Flexible Functional Treatment Effect Estimation

柔軟な機能的治療効果推定

Neural Network Parameter-optimization of Gaussian Pre-marginalized Directed Acyclic Graphs

ガウス事前周辺化有向非巡回グラフのニューラルネットワークパラメータ最適化

Extrapolated Markov Chain Oversampling Method for Imbalanced Text Classification

不均衡テキスト分類のための外挿マルコフ連鎖オーバーサンプリング法

An Anytime Algorithm for Good Arm Identification

良好なアーム識別のためのいつでもアルゴリズム

Simulation-based Calibration of Uncertainty Intervals under Approximate Bayesian Estimation

近似ベイズ推定における不確実性区間のシミュレーションベースのキャリブレーション

Learning Bayesian Network Classifiers to Minimize Class Variable Parameters

クラス変数パラメータを最小化するベイジアンネットワーク分類器の学習

Nonparametric Estimation of a Factorizable Density using Diffusion Models

拡散モデルを用いた因数分解可能な密度のノンパラメトリック推定

The Distribution of Ridgeless Least Squares Interpolators

リッジレス最小二乗補間器の分布

LazyDINO: Fast, Scalable, and Efficiently Amortized Bayesian Inversion via Structure-Exploiting and Surrogate-Driven Measure Transport

LazyDINO: 構造利用とサロゲート駆動の測度輸送による高速、スケーラブル、かつ効率的な償却ベイジアン逆変換

A Common Interface for Automatic Differentiation

自動微分のための共通インターフェース

Refined Risk Bounds for Unbounded Losses via Transductive Priors

トランスダクティブ事前分布を用いた無制限損失のリスク境界の精緻化

Decorrelated Local Linear Estimator: Inference for Non-linear Effects in High-dimensional Additive Models

無相関局所線形推定量: 高次元加法モデルにおける非線形効果の推論

Communication-efficient Distributed Statistical Inference for Massive Data with Heterogeneous Auxiliary Information

異質な補助情報を持つ大規模データに対する通信効率の高い分散統計推論

Generative Bayesian Inference with GANs

GANを用いた生成ベイジアン推論

Exploring Novel Uncertainty Quantification through Forward Intensity Function Modeling

順方向強度関数モデリングによる新たな不確実性定量化の探求

Persistence Diagrams Estimation of Multivariate Piecewise Hölder-continuous Signals

多変量区分ヘルダー連続信号のパーシスタンス図推定

CHANI: Correlation-based Hawkes Aggregation of Neurons with bio-Inspiration

CHANI: 生物に着想を得たニューロンの相関に基づくHawkes集約

Finite Neural Networks as Mixtures of Gaussian Processes: From Provable Error Bounds to Prior Selection

ガウス過程の混合体としての有限ニューラルネットワーク：証明可能な誤差限界から事前選択へ

Optimization and Generalization of Gradient Descent for Shallow ReLU Networks with Minimal Width

最小幅の浅いReLUネットワークに対する勾配降下法の最適化と一般化

Adaptive Forward Stepwise: A Method for High Sparsity Regression

適応的前向きステップワイズ法：高スパース回帰のための手法

Optimizing Attention with Mirror Descent: Generalized Max-Margin Token Selection

ミラー降下法によるアテンションの最適化：一般化最大マージントークン選択

Hierarchical Causal Models

階層的因果モデル

Reparameterized Complex-valued Neurons Can Efficiently Learn More than Real-valued Neurons via Gradient Descent

再パラメータ化された複素数値ニューロンは、勾配降下法によって実数値ニューロンよりも効率的に学習できる

Unsupervised Feature Selection via Nonnegative Orthogonal Constrained Regularized Minimization

非負直交制約付き正則化最小化による教師なし特徴選択

A causal fused lasso for interpretable heterogeneous treatment effects estimation

解釈可能な異種治療効果推定のための因果融合Lasso

Bayesian Inference of Contextual Bandit Policies via Empirical Likelihood

ベイズ推論経験的尤度による文脈的バンディットポリシー

Convergence and complexity of block majorization-minimization for constrained block-Riemannian optimization

制約付きブロックリーマン最適化におけるブロック主要化最小化の収束と計算量

Two-way Node Popularity Model for Directed and Bipartite Networks

有向ネットワークおよび二部ネットワークにおける双方向ノード人気モデル

A Symplectic Analysis of Alternating Mirror Descent

交代ミラー降下法のシンプレクティック解析

Contrasting Local and Global Modeling with Machine Learning and Satellite Data: A Case Study Estimating Tree Canopy Height in African Savannas

機械学習と衛星データを用いた局所モデリングとグローバルモデリングの対比：アフリカのサバンナにおける樹冠高推定のケーススタディ

Boosted Control Functions: Distribution Generalization and Invariance in Confounded Models

ブースト制御関数：交絡モデルにおける分布の汎化と不変性

DCatalyst: A Unified Accelerated Framework for Decentralized Optimization

DCatalyst：分散最適化のための統合高速化フレームワーク

Covariate-dependent Hierarchical Dirichlet Processes

共変量依存階層的ディリクレ過程

Online Bernstein-von Mises theorem

オンライン・バーンスタイン＝フォン・ミーゼス定理

Transformers Can Overcome the Curse of Dimensionality: A Theoretical Study from an Approximation Perspective

トランスフォーマーは次元の呪いを克服できる：近似の観点からの理論的研究

The Role of Contextual Information in Best Arm Identification

最良アーム特定における文脈情報の役割

A Functional-Space Mean-Field Theory of Partially-Trained Three-Layer Neural Networks

部分的に学習された3層ニューラルネットワークの関数空間平均場理論

Inference with non-differentiable surrogate loss in a general high-dimensional classification framework

一般的な高次元分類の枠組みにおける非微分可能な代理損失を用いた推論

Knowledge Cascade: Reverse Knowledge Distillation on Nonparametric Multivariate Functional Estimation

Knowledge Cascade：ノンパラメトリック多変量関数推定における逆知識蒸留

Neural Exploitation and Exploration of Contextual Bandits

文脈付きバンディットにおけるニューラルな活用と探索

Causal Influences over Social Learning Networks

社会的学習ネットワークにおける因果的影響

Do We Need to Penalize Variance of Losses for Learning with Label Noise?

ラベルノイズを含む学習において損失の分散にペナルティを科す必要はあるか？

Nonparametric generative modeling for time series via Schrödinger bridge

シュレーディンガー・ブリッジを用いた時系列のノンパラメトリック生成モデリング

Sparse Topic Modeling via Spectral Decomposition and Thresholding

スペクトル分解と閾値処理によるスパース・トピック・モデリング

Probabilistic Rainfall Downscaling: Joint Generalized Neural Models with Censored Spatial Gaussian Copula

確率的降雨ダウンスケーリング：打ち切り空間ガウス・コピュラを伴う結合一般化ニューラルモデル

Global Fréchet Manifold Learning for Random Objects, With Application to Low-Dimensional Wasserstein Representations of Distributional Data

ランダムオブジェクトのための大域的フレシェ多様体学習 — 分布データの低次元ワッサースタイン表現への応用

A Convex Framework for Confounding Robust Inference

交絡に対して頑健な推論のための凸最適化の枠組み

Kernel-based Distributed Learning

カーネルに基づく分散学習

Why “Classic” Transformers Are Shallow and A Depth-Enabling Technique

なぜ「古典的」Transformerは浅いのか — 深層化を可能にする手法

Bayes-Optimal Fair Classification with Linear Disparity Constraints via Pre-, In-, and Post-processing

線形不公平性制約下でのベイズ最適公平分類：前処理・学習時処理・後処理によるアプローチ

Investigating the Histogram Loss in Regression

回帰におけるヒストグラム損失の検討

Optimal Approximation and Generalization Errors for Deep Convolutional Neural Networks

深層畳み込みニューラルネットワークの最適近似と汎化誤差

Approximations and Learning for Continuous State and Action MDPs under Average Cost Criteria

平均コスト基準下での連続状態・行動MDPの近似と学習

Minimax density estimation in the adversarial framework under local differential privacy

局所差分プライバシー下、敵対的枠組みにおけるミニマックス密度推定

A Mean-Field Analysis of Neural Stochastic Gradient Descent-Ascent for Functional Minimax Optimization

関数型ミニマックス最適化におけるニューラル確率的勾配降下・上昇法の平均場解析

Nonparametric Partial Disentanglement via Mechanism Sparsity: Sparse Actions, Interventions and Sparse Temporal Dependencies

メカニズムのスパース性によるノンパラメトリックな部分的非絡み合い表現学習：スパースなアクション、介入、および時間的依存関係

Corruptions of Supervised Learning Problems: Typology and Mitigations

教師あり学習問題における汚染（Corruptions）：分類と緩和策

Differentially Private Best-Arm Identification

差分プライバシーを保証する最適アーム特定

Vector-Valued Gaussian Processes for Approximating Divergence- or Rotation-free Vector Fields

発散フリーまたは回転フリーなベクトル場の近似のためのベクトル値ガウス過程

Stochastic Differential Equations models for Least-Squares Stochastic Gradient Descent

最小二乗確率的勾配降下法のための確率微分方程式モデル

A Fully Parameter-Free Second-Order Algorithm for Convex-Concave Minimax Problems

凸凹（Convex-Concave）ミニマックス問題に対する完全パラメータフリーな二次アルゴリズム

Limiting Over-Smoothing and Over-Squashing of Graph Message Passing by Deep Scattering Transforms

Deep Scattering Transformによるグラフメッセージパッシングの過剰平滑化（Over-smoothing）および過剰圧縮（Over-squashing）の抑制

Multi-relational Network Autoregression Model with Latent Group Structures

潜在的なグループ構造を伴う多重関係ネットワーク自己回帰モデル

Enhancing Accuracy in Generative Models via Knowledge Transfer

知識転移による生成モデルの精度向上

Demographic Parity in Regression and Classification Within the Unawareness Framework

「非認識（Unawareness）」の枠組みにおける回帰および分類での人口統計学的パリティ（Demographic Parity）

Differentially Private Estimation and Inference in High-Dimensional Regression with FDR Control

FDR制御を伴う高次元回帰における差分プライバシー保護下の推定と推論

Beyond Unconstrained Features: Neural Collapse for Shallow Neural Networks with General Data

制約のない特徴量を超えて：一般的なデータを用いた浅いニューラルネットワークにおけるニューラル・コラプス（Neural Collapse）

Asymptotics of Stochastic Gradient Descent with Dropout Regularization in Linear Models

線形モデルにおけるドロップアウト正則化付き確率的勾配降下法の漸近挙動

Almost Sure Convergence of Linear Temporal Difference Learning with Arbitrary Features

任意の（一般の）特徴量を用いた線形時間差分学習の概収束性

Convergence of Noise-Free Sampling Algorithms with Regularized Wasserstein Proximals

正則化Wasserstein近接作用素を用いたノイズフリー・サンプリングアルゴリズムの収束性

Best Arm Identification with Minimal Regret

最小リグレットでの最適アーム特定

On the Relevance of Byzantine Robust Optimization Against Data Poisoning

データポイズニングに対するビザンチン耐性最適化の意義について

Node Regression on Latent Position Random Graphs via Local Averaging

局所平均化を用いた潜在位置ランダムグラフ上のノード回帰

Towards Convexity in Anomaly Detection: A New Formulation of SSLM with Unique Optimal Solutions

異常検知における凸性の実現に向けて：一意な最適解を持つSSLMの新たな定式化

Transfer Conformal Predictive Inference for Regression

回帰のための転移共形予測推論

Generalized Resubstitution for Regression Error Estimation

回帰誤差推定のための一般化再代入法

A Natural Primal-Dual Hybrid Gradient Method for Adversarial Neural Network Training on Solving Partial Differential Equation

偏微分方程式を解くための敵対的ニューラルネットワーク学習に向けた、自然な主双対ハイブリッド勾配法

Cheap Bootstrap for Fast Uncertainty Quantification of Stochastic Gradient Descent

確率的勾配降下法の高速な不確実性定量化のための「安価な（Cheap）」ブートストラップ法

Transfer Learning via Regularized Random-effects Linear Discriminant Analysis

正則化ランダム効果線形判別分析による転移学習

Semi-supervised learning for linear extremile regression

線形エクストリマイル回帰のための半教師あり学習

Deep Nonparametric Conditional Independence Tests for Images

画像に対する深層ノンパラメトリック条件付き独立性検定

Kernel Mean Embedding Deviation Subspace for Unsupervised Learning with Heterogeneous Data

異種データを用いた教師なし学習のためのカーネル平均埋め込み偏差部分空間

Exogenous Randomness Empowering Random Forests

ランダムフォレストを強化する外生的ランダム性

High-dimensional Parameter Transfer With Fused-Regularizer

融合正則化を用いた高次元パラメータ転移

Spectral Truncation Kernels: Noncommutativity in C*-algebraic Kernel Machines

スペクトル切断カーネル：C*代数カーネルマシンにおける非可換性

Deconvolution in unlinked linear models

非連結線形モデルにおけるデコンボリューション

Statistical Learning Theory for Neural Operators

ニューラルオペレータのための統計的学習理論

A Single-Loop Stochastic Proximal Quasi-Newton Method for Large-Scale Nonsmooth Convex Optimization

大規模非平滑凸最適化のためのシングルループ確率的近接準ニュートン法

Flavors of Margin: Implicit Bias of Steepest Descent in Homogeneous Neural Networks

マージンの諸相：斉次ニューラルネットワークにおける最急降下法の暗黙的バイアス

A Unified Approach to Analysis and Design of Denoising Markov Models

ノイズ除去マルコフモデルの解析と設計への統一的アプローチ

Nested Subspace Learning with Flags

フラグ（旗）を用いた入れ子状部分空間学習

FLAGG: Flexible Autoregressive Graph Generation

FLAGG：柔軟な自己回帰グラフ生成

A Two-Timescale Primal-Dual Framework for Reinforcement Learning via Online Dual Variable Guidance

オンライン双対変数ガイダンスによる強化学習のための2時間スケール主双対フレームワーク

Convergence of Decentralized Stochastic Subgradient-based Methods for Nonsmooth Nonconvex Optimization

非平滑非凸最適化のための分散型確率的劣勾配法の収束性

Three Types of Calibration using Properties and their Semantic and Formal Relationships

特性を用いた3種類のキャリブレーションと、それらの意味的・形式的関係

Embedding Network Autoregression for Time Series Analysis and Causal Peer Effect Inference

時系列分析および因果的ピア効果推論のための埋め込みネットワーク自己回帰

Finite-Time Decoupled Convergence in Nonlinear Two-Time-Scale Stochastic Approximation

非線形2時間スケール確率近似における有限時間での非結合収束

The Within-Orbit Adaptive Leapfrog No-U-Turn Sampler

軌道内適応型リープフロッグNo-U-Turnサンプラー

STDE++: Polynomial-Time Amortization for Linear Differential Operators

STDE++：線形微分作用素に対する多項式時間での償却計算

Vecchia-Inducing-Points Full-Scale Approximations for Gaussian Processes

ガウス過程のためのVecchia誘導点（Inducing-Points）を用いたフルスケール近似

Statistical guarantees for denoising reflected diffusion models

反射拡散モデルのノイズ除去に対する統計的保証

Learning general conditional independence structures via the neighbourhood lattice

近傍格子を用いた一般的な条件付き独立構造の学習

Accelerating Constrained Sampling: A Large Deviations Approach

制約付きサンプリングの高速化：大偏差原理に基づくアプローチ

Statistical Test for Attention in Transformers for Images and Time Series

画像および時系列用Transformerにおけるアテンションの統計的検定

py/cuTAGI: An Open-Source Library for Tractable Approximate Gaussian Inference in Bayesian Neural Networks

py/cuTAGI：ベイズニューラルネットワークにおける扱いやすい近似ガウス推論のためのオープンソースライブラリ

Gradient Span Algorithms Make Predictable Progress in High Dimension

勾配スパンアルゴリズムによる高次元空間での予測可能な進捗

Robust training of implicit generative models for multivariate and heavy-tailed distributions with an invariant statistical loss

不変統計的損失を用いた、多変量かつ裾の重い分布に対する暗黙的生成モデルのロバスト学習

Adaptive Nonparametric Perturbations of Parametric Models with Generalized Bayes

一般化ベイズを用いたパラメトリックモデルの適応的ノンパラメトリック摂動

Minimax Optimal Convergence of Gradient Descent in Logistic Regression via Large and Adaptive Stepsizes

大きく適応的なステップサイズを用いたロジスティック回帰における勾配降下法のミニマックス最適収束

Approximation-Free Differentiable Oblique Decision Trees

近似を必要としない微分可能斜め決定木

Underdamped Langevin MCMC with third order convergence

3次収束性を有する減衰型ランジュバンMCMC

Mixing times of data-augmentation Gibbs samplers for high-dimensional probit regression

高次元プロビット回帰におけるデータ拡張ギブスサンプラーの混合時間

Abstract Gradient Training: A Unified Certification Framework for Data Poisoning, Unlearning, and Differential Privacy

抽象勾配学習：データポイズニング、アンラーニング、差分プライバシーのための統一的認証フレームワーク

Doubly Debiased Robust Subsampling for Transfer Learning

転移学習のための二重バイアス補正ロバストサブサンプリング

Learning to Play Two-Player Perfect-Information Games without Knowledge

事前知識なしでの2人完全情報ゲームのプレイ学習

Graph-based Clustering Revisited: A Relaxation of Kernel k-Means Perspective

グラフベース・クラスタリングの再考：カーネルk平均法の緩和という視点から

End-to-End Deep Learning for Predicting Metric Space-Valued Outputs

距離空間値出力を予測するためのエンドツーエンド・ディープラーニング

The Sample Complexity of Parameter-Free Stochastic Convex Optimization

パラメータフリーな確率的凸最適化におけるサンプル複雑度

Near-optimal Delta-convex Estimation of Lipschitz Functions

リプシッツ関数の準最適に近いデルタ凸推定

Error Analyses of Auto-Regressive Video Diffusion Models

自己回帰型動画拡散モデルの誤差解析

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超広幅2次ニューラルネットワークにおける勾配流の高次元解析

Bridging Domain Invariance and Diversity: A Fine-Grained Risk Bound for Domain Generalization

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キーポイント誘導型最適輸送：モデル、アルゴリズム、および応用

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torchgfn: A PyTorch GFlowNet Library

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多ソース高次元統合回帰を改善するためのサロゲートモデルの効率的な構築

Dirichlet Active Learning

ディリクレ能動学習

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Singular-limit analysis of gradient descent with noise injection

ノイズ注入を伴う勾配降下法の特異極限解析

Better Simulations for Validating Causal Discovery with the DAG-Adaptation of the Onion Method

Onion法のDAG適応版を用いた因果発見検証のためのより優れたシミュレーション

Simultaneous Identification of Sparse Structures and Communities in Heterogeneous Graphical Models

異質性のあるグラフィカルモデルにおけるスパース構造とコミュニティの同時同定

Online Generalized Sparse Regression: How Does Overparametrization Help?

オンライン一般化スパース回帰：過剰パラメータ化はどのように役立つか？

Extrapolation-Aware Nonparametric Statistical Inference

外挿を考慮したノンパラメトリック統計推論

Bridging Rested and Restless Bandits with Graph-Triggering: Rising and Rotting

グラフ・トリガーによるRested BanditとRestless Banditの橋渡し：RisingとRotting

Causal Falsification of Digital Twins

デジタルツインの因果的反証

Sliced Wasserstein Regression

スライス・ワッサースタイン回帰

Testability of Instrumental Variables in Additive Nonlinear, Non-Constant Effects Models

加法的非線形・非定数効果モデルにおける操作変数の検定可能性

Conditional Regression for the Nonlinear Single-Variable Model

非線形単一変数モデルのための条件付き回帰

Impatient Bandits: Optimizing for the Long-Term Without Delay

Impatient Bandit（せっかちなバンディット）：遅延なく長期的な最適化を行う

A Neural Network Approach to Learning Solutions of a Class of Elliptic Variational Inequalities

ある種の楕円型変分不等式の解を学習するためのニューラルネットワーク・アプローチ

Differentially Private Synthetic Data Generation for Relational Databases

リレーショナルデータベースのための差分プライバシーを考慮した合成データ生成

Bayesian Level Set Clustering

ベイズ・レベルセット・クラスタリング

Canonical Correlation Analysis as Reduced Rank Regression in High Dimensions

高次元における低ランク回帰としての正準相関分析

Pairwise Comparisons without Stochastic Transitivity: Model, Theory and Applications

確率的推移性を仮定しないペアワイズ比較：モデル、理論、および応用

Have ASkotch: A Neat Solution for Large-Scale Kernel Ridge Regression

ASkotch：大規模カーネルリッジ回帰のための優れた解法

Optimal Convergence Rates for Neural Operators

ニューラルオペレータの最適収束レート

Deep Neural Expected Shortfall Regression with Tail-Robustness

裾野の頑健性を備えたディープニューラル期待ショートフォール回帰

Identifiability of the Instrumental Variable Model with the Treatment and Outcome Missing Not at Random

処置およびアウトカムが非ランダムに欠測している場合の操作変数モデルの識別可能性

Statistical Inference for High-dimensional Partially Linear Models via Debiased Rank Lasso

バイアス補正ランクLassoを用いた高次元部分線形モデルの統計的推論

Sublinear Variational Optimization of Gaussian Mixture Models with Millions to Billions of Parameters

数百万から数十億のパラメータを持つガウス混合モデルの劣線形変分最適化

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局所差分プライバシー下での対話型メカニズムを用いたノンパラメトリック・スペクトル密度推定

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Particle Filter for Bayesian Inference on Privatized Data

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