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： 2024/10/28
論文数： 3695

目次

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

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

Tracking the Best Linear Predictor

最適な線形予測子の追跡

Bayes Point Machines

ベイズポイントマシン

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

Regularized Principal Manifolds

正則化主多様体

Lagrangian Support Vector Machines

Lagrangeサポートベクターマシン

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

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

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

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 with Mixtures of Trees

木の混合で学ぶ

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

Round Robin Classification

ラウンドロビン分類

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

Learning Rules and Their Exceptions

学習ルールとその例外

Shallow Parsing with PoS Taggers and Linguistic Features

PoSタガーと言語機能による浅い解析

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 using Specialized HMMs

特殊なHMMを使用した浅い解析

Memory-Based Shallow Parsing

メモリベースの浅い解析

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

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

Stability and Generalization

安定性と一般化

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

Text Classification using String Kernels

文字列カーネルを使用したテキスト分類

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

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

Machine Learning with Data Dependent Hypothesis Classes

データ依存仮説クラスによる機械学習

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

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

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

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

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

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

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

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

One-Class SVMs for Document Classification

ドキュメント分類用のOne-Class SVM

Support Vector Clustering

サポート ベクター クラスタリング

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

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

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

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

Graph-Based Hierarchical Conceptual Clustering

グラフベースの階層的概念クラスタリング

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

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

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

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

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

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)

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

Variable Selection Using SVM-based Criteria

SVM ベースの基準を使用した変数選択

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

Sufficient Dimensionality Reduction

十分な次元削減

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

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

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

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

Extensions to Metric-Based Model Selection

メトリクスベースのモデル選択の拡張

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

An Introduction to Variable and Feature Selection

変数と機能の選択の概要

A Neural Probabilistic Language Model

神経確率的言語モデル

Matching Words and Pictures

単語と画像のマッチング

Kernel Methods for Relation Extraction

リレーション抽出のカーネルメソッド

Word-Sequence Kernels

ワードシーケンスカーネル

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

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

Latent Dirichlet Allocation

潜在ディリクレ配分

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

Policy Search using Paired Comparisons

対応比較を使用したポリシー検索

Learning to Construct Fast Signal Processing Implementations

高速信号処理実装の構築の学習

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

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

Lyapunov Design for Safe Reinforcement Learning

安全な強化学習のためのLyapunov設計

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

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

The Set Covering Machine

セットカバーマシン

The Representational Power of Discrete Bayesian Networks

離散ベイジアンネットワークの表現力

Learning Probabilistic Models of Link Structure

リンク構造の確率モデルの学習

Multiple-Instance Learning of Real-Valued Data

実価値データの複数インスタンス学習

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

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

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

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

Optimal Structure Identification With Greedy Search

Greedy Searchによる最適構造同定

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

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

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

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

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

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

Introduction to the Special Issue on Computational Learning Theory

特集「計算学習理論」の紹介

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

Minimal Kernel Classifiers

最小カーネル分類子

On Online Learning of Decision Lists

決定リストのオンライン学習について

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

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

Algorithmic Luckiness

アルゴリズムのラッキーネス

ε-MDPs: Learning in Varying Environments

ε-MDP:さまざまな環境での学習

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

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

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

On the Convergence of Optimistic Policy Iteration

楽観的政策反復の収束について

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

Kernel Independent Component Analysis

カーネルに依存しないコンポーネント分析

Volume 4 (Year: 2003 / Papers: 60)

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

ICA for Watermarking Digital Images

デジタル画像の透かしを入れるためのICA

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

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

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

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

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

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

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

ICA Using Spacings Estimates of Entropy

エントロピーの間隔推定を使用したICA

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

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

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

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

Introduction to Special Issue on Independent Components Analysis

独立成分分析特集の紹介

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

Least-Squares Policy Iteration

最小二乗法の反復

Sparseness of Support Vector Machines

サポート ベクター マシンのスパース性

Nash Q-Learning for General-Sum Stochastic Games

Nash Q-一般和確率ゲームのための学習

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

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

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

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

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

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

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

Tracking Linear-threshold Concepts with Winnow

Winnowによる線形しきい値の概念の追跡

Path Kernels and Multiplicative Updates

パスカーネルと乗算型更新

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

Introduction to the Special Issue on Learning Theory

学習理論特集号の紹介

Tree-Structured Neural Decoding

ツリー構造ニューラルデコーディング

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ILP: A Short Look Back and a Longer Look Forward

ILP:短い振り返りと長い未来

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

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

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

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

Preference Elicitation via Theory Refinement

理論の洗練による選好誘発

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

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

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

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

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

On the Proper Learning of Axis-Parallel Concepts

軸平行概念の適切な学習について

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Randomized Variable Elimination

ランダム化された変数の除去

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

The Minimum Error Minimax Probability Machine

最小誤差ミニマックス確率マシン

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

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

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

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

Knowledge-Based Kernel Approximation

知識ベースのカーネル近似

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

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

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

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)

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

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

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

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

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

Feature Selection for Unsupervised Learning

教師なし学習のための機能選択

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 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

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

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

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

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)

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)

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)

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

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)

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

Computable Shell Decomposition Bounds

計算可能シェル分解境界

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

On the Importance of Small Coordinate Projections

小座標投影法の重要性について

Generalization Error Bounds for Threshold Decision Lists

しきい値決定リストの一般化誤差範囲

Subgroup Discovery with CN2-SD

CN2-SDによるサブグループディスカバリー

Lossless Online Bayesian Bagging

ロスレスオンラインベイジアンバギング

In Defense of One-Vs-All Classification

One-Vs-All分類の擁護

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

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

Learning Rates for Q-learning

Qラーニングの学習率

Volume 6 (Year: 2005 / Papers: 73)

Expectation Consistent Approximate Inference

期待値: 一貫性のある近似推論

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

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

Kernel Methods for Measuring Independence

独立性を測定するためのカーネル法

Convergence Theorems for Generalized Alternating Minimization Procedures

一般化交互最小化手順の収束定理

Asymptotics in Empirical Risk Minimization

経験的リスク最小化における漸近論

Change Point Problems in Linear Dynamical Systems

線形力学系における変化点問題

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

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

New Horn Revision Algorithms

新しいホーン改訂アルゴリズム

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

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

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

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

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

Clustering with Bregman Divergences

ブレグマン発散法によるクラスタリング

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

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

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

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

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

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

Frames, Reproducing Kernels, Regularization and Learning

フレーム、カーネルの再現、正則化と学習

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

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

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

Inner Product Spaces for Bayesian Networks

ベイジアンネットワークの内部積空間

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

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

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

An MDP-Based Recommender System

MDPベースのレコメンダーシステム

Concentration Bounds for Unigram Language Models

ユニグラム言語モデルの濃度限界

Separating a Real-Life Nonlinear Image Mixture

実生活の非線形画像混合の分離

Semigroup Kernels on Measures

メジャー上のセミグループカーネル

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

Learning the Kernel Function via Regularization

正則化によるカーネル関数の学習

A Generalization Error for Q-Learning

Q学習の一般化誤差

Learning the Kernel with Hyperkernels

ハイパーカーネルによるカーネルの学習

Gaussian Processes for Ordinal Regression

順序回帰のガウス過程

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

Algorithmic Stability and Meta-Learning

アルゴリズムの安定性とメタ学習

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

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 from Examples as an Inverse Problem

逆問題としての例から学ぶ

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

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

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

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

Smooth ε-Insensitive Regression by Loss Symmetrization

損失対称化による平滑ε非鈍感回帰

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

Variational Message Passing

変分メッセージパッシング

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

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

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 Module Networks

学習モジュールネットワーク

Tree-Based Batch Mode Reinforcement Learning

ツリーベースのバッチモード強化学習

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

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

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

Generalization Bounds for the Area Under the ROC Curve

ROC曲線下面積の一般化限界

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

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

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

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

Denoising Source Separation

ノイズ除去ソース分離

A Classification Framework for Anomaly Detection

異常検出のための分類フレームワーク

Multiclass Boosting for Weak Classifiers

弱分類器のための多クラス ブースティング

Information Bottleneck for Gaussian Variables

ガウス変数の情報ボトルネック

Diffusion Kernels on Statistical Manifolds

統計多様体上の拡散カーネル

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

Stability of Randomized Learning Algorithms

ランダム化学習アルゴリズムの安定性

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

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

Volume 7 (Year: 2006 / Papers: 100)

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

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

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

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

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

Universal Kernels

ユニバーサルカーネル

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

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

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

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

On Model Selection Consistency of Lasso

Lassoのモデル選択の一貫性について

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

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

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

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

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

Learning Parts-Based Representations of Data

データのパーツベースの表現の学習

Point-Based Value Iteration for Continuous POMDPs

連続 POMDP のポイントベースの値の反復

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

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

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

Learning a Hidden Hypergraph

隠れたハイパーグラフの学習

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

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

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 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

Distance Patterns in Structural Similarity

構造類似性における距離パターン

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

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

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 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

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

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

Streamwise Feature Selection

Streamwise機能の選択

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

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

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

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

Large Scale Transductive SVMs

大規模変換SVM

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

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

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

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

Large Scale Multiple Kernel Learning

大規模なマルチカーネル学習

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

The Interplay of Optimization and Machine Learning Research

最適化と機械学習研究の相互作用

Nonparametric Quantile Estimation

ノンパラメトリック分位点推定

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

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

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

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

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

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

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

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

Sparse Boosting

スパース ブースティング

Quantile Regression Forests

分位点回帰フォレスト

Lower Bounds and Aggregation in Density Estimation

密度推定における下限と集計

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

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

Evolutionary Function Approximation for Reinforcement Learning

強化学習のための進化関数近似

Infinite-σ Limits For Tikhonov Regularization

Tikhonov 正則化の無限限

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

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

Policy Gradient in Continuous Time

連続時間でのポリシー勾配

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

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

Learning Minimum Volume Sets

最小ボリュームセットの学習

Pattern Recognition for Conditionally Independent Data

条件付き独立データのパターン認識

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

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

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

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

Learning Coordinate Covariances via Gradients

勾配による座標共分散の学習

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

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

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

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

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

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

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

Some Discriminant-Based PAC Algorithms

いくつかの判別ベースのPACアルゴリズム

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

Learning the Structure of Linear Latent Variable Models

線形潜在変数モデルの構造の学習

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

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

Bounds for Linear Multi-Task Learning

線形マルチタスク学習の限界

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

On the Complexity of Learning Lexicographic Strategies

辞書編集戦略の学習の複雑さについて

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

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

Volume 8 (Year: 2007 / Papers: 91)

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

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

Stagewise Lasso

ステージワイズラッソ

Ranking the Best Instances

ベストインスタンスのランキング

Hierarchical Average Reward Reinforcement Learning

階層平均報酬強化学習

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

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

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

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

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

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

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 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

AdaBoost is Consistent

AdaBoostは一貫性があります

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

Euclidean Embedding of Co-occurrence Data

共起データのユークリッド埋め込み

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

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

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

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

Refinable Kernels

絞り込み可能なカーネル

Unlabeled Compression Schemes for Maximum Classes

最大クラスのラベルなし圧縮方式

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

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

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

Fast Iterative Kernel Principal Component Analysis

高速反復カーネル主成分分析

Large Margin Semi-supervised Learning

大マージンの半教師あり学習

Behavioral Shaping for Geometric Concepts

幾何学的概念のビヘイビア・シェーピング

“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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

From External to Internal Regret

外面的な後悔から内面的な後悔へ

Bayesian Quadratic Discriminant Analysis

ベイズ2次判別分析

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

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

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

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

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

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

Bilinear Discriminant Component Analysis

双線形判別成分分析

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

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

On the Consistency of Multiclass Classification Methods

多クラス分類法の一貫性について

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

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

Anytime Learning of Decision Trees

決定木のいつでも学習

Combining PAC-Bayesian and Generic Chaining Bounds

PACベイズ と Generic Chaining Bounds の組合せ

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

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

Concave Learners for Rankboost

Rankboostの凹型学習者

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

Infinitely Imbalanced Logistic Regression

無限に不均衡なロジスティック回帰

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

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

Relational Dependency Networks

リレーショナル依存関係ネットワーク

Margin Trees for High-dimensional Classification

高次元分類のためのマージン ツリー

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

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

Learning Horn Expressions with LOGAN-H

LOGAN-Hで角の表現を学ぶ

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

Integrating Naive Bayes and FOIL

Naà ̄ve Bayes と FOIL の統合

Value Regularization and Fenchel Duality

価値正則化とフェンチェル双対性

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

Learning Equivariant Functions with Matrix Valued Kernels

行列値カーネルによる等変関数の学習

Statistical Consistency of Kernel Canonical Correlation Analysis

カーネル正準相関分析の統計的一貫性

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

General Polynomial Time Decomposition Algorithms

一般的な多項式時間分解アルゴリズム

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Volume 9 (Year: 2008 / Papers: 95)

Structural Learning of Chain Graphs via Decomposition

分解による鎖グラフの構造学習

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

Robust Submodular Observation Selection

ロバストなサブモジュラー観察選択

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

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

JNCC2: The Java Implementation Of Naive Credal Classifier 2

JNCC2:Naive Credal Classifier 2のJava実装

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

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

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

Visualizing Data using t-SNE

t-SNEを使用したデータの可視化

Stationary Features and Cat Detection

固定機能とCat検出

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

SimpleMKL

シンプルMKL

On the Equivalence of Linear Dimensionality-Reducing Transformations

線形次元削減変換の等価性について

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 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

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

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

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

Probabilistic Characterization of Random Decision Trees

ランダム決定木の確率的特性評価

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

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

Forecasting Web Page Views: Methods and Observations

Web ページビューの予測: 方法と観察

Ranking Individuals by Group Comparisons

グループ比較による個人のランク付け

A Moment Bound for Multi-hinge Classifiers

マルチヒンジ分類器の束縛モーメント

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

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

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

Approximations for Binary Gaussian Process Classification

バイナリ ガウス過程分類の近似

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

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

Complete Identification Methods for the Causal Hierarchy

因果階層の完全な識別方法

Manifold Learning: The Price of Normalization

多様体学習:正規化の代償

On Relevant Dimensions in Kernel Feature Spaces

カーネル特徴空間の関連次元について

LIBLINEAR: A Library for Large Linear Classification

LIBLINEAR: 大規模線形分類のライブラリ

Learning Balls of Strings from Edit Corrections

Edit Correctionsからの弦のボールの学習

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

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

Learning from Multiple Sources

複数のソースから学ぶ

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

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

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

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

Universal Multi-Task Kernels

ユニバーサルマルチタスクカーネル

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

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

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

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

Causal Reasoning with Ancestral Graphs

祖先グラフによる因果推論

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

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

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

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

Optimal Solutions for Sparse Principal Component Analysis

スパース主成分分析の最適解

Maximal Causes for Non-linear Component Extraction

非線形成分抽出の最大原因

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

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

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

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

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

Consistency of Trace Norm Minimization

トレースノルムの最小化の一貫性

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

Shark

鮫

Search for Additive Nonlinear Time Series Causal Models

加法非線形時系列因果モデルの探索

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

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

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

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

Finite-Time Bounds for Fitted Value Iteration

適合値の反復の有限時間境界

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

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

Learning Control Knowledge for Forward Search Planning

前方捜索計画のための学習制御知識

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

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

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

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

Closed Sets for Labeled Data

ラベル付きデータの閉集合

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

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

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

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

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

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 Tutorial on Conformal Prediction

共形予測のチュートリアル

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

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

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

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

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

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

Active Learning by Spherical Subdivision

球面細分化によるアクティブラーニング

Discriminative Learning of Max-Sum Classifiers

最大和分類器の判別学習

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

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

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

Volume 10 (Year: 2009 / Papers: 100)

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

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

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

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

Cautious Collective Classification

慎重な集団分類

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

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

Structure Spaces

ストラクチャースペース

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

DL-Learner: Learning Concepts in Description Logics

DL-Learner: 記述論理における概念の学習

Hash Kernels for Structured Data

構造化データのハッシュカーネル

Learning When Concepts Abound

概念がたくさんあるときに学ぶ

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

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

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

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

Reinforcement Learning in Finite MDPs: PAC Analysis

有限MDPにおける強化学習:PAC分析

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

Estimating Labels from Label Proportions

ラベル比率からのラベルの推定

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

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

Learning Nondeterministic Classifiers

非決定論的分類器の学習

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

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

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

Discriminative Learning Under Covariate Shift

共変量シフト下での判別学習

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

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

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

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

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

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

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

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

Learning Approximate Sequential Patterns for Classification

分類のための近似逐次パターンの学習

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

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

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

Distributed Algorithms for Topic Models

トピックモデルの分散アルゴリズム

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

Dlib-ml: A Machine Learning Toolkit

Dlib-ml: 機械学習ツールキット

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

Learning Permutations with Exponential Weights

指数関数的重みによる順列の学習

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

Transfer Learning for Reinforcement Learning Domains: A Survey

強化学習領域のための転移学習:調査

Marginal Likelihood Integrals for Mixtures of Independence Models

独立性モデルの混合の周辺尤法積分

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

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

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

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

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

Classification with Gaussians and Convex Loss

ガウス分布と凸損失による分類

A Least-squares Approach to Direct Importance Estimation

直接重要度推定への最小二乗法

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 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Nonextensive Information Theoretic Kernels on Measures

測定に関する非広汎情報理論カーネル

Java-ML: A Machine Learning Library

Java-ML: 機械学習ライブラリ

Polynomial-Delay Enumeration of Monotonic Graph Classes

単調グラフ クラスの多項式遅延列挙

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

Stable and Efficient Gaussian Process Calculations

安定した効率的なガウスプロセス計算

Consistency and Localizability

一貫性とローカライズ可能性

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

Sparse Online Learning via Truncated Gradient

Truncated Gradientによるスパースオンライン学習

Similarity-based Classification: Concepts and Algorithms

類似性に基づく分類: 概念とアルゴリズム

Nieme: Large-Scale Energy-Based Models

Nieme:大規模エネルギーベースモデル

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Particle Swarm Model Selection

粒子群モデルの選択

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

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

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

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

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)

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

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

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

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

Subgroup Analysis via Recursive Partitioning

再帰的分割によるサブグループ分析

Refinement of Reproducing Kernels

再生カーネルの改良

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

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

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

Volume 11 (Year: 2010 / Papers: 118)

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

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

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

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

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

An Exponential Model for Infinite Rankings

無限ランキングの指数モデル

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

Lp-Nested Symmetric Distributions

lp でネストされた対称分布

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

Learning Instance-Specific Predictive Models

インスタンス固有の予測モデルの学習

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

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

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

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

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

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

Inducing Tree-Substitution Grammars

木置換文法の誘導

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

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

Semi-Supervised Novelty Detection

セミ教師ありノベルティ検出

Tree Decomposition for Large-Scale SVM Problems

大規模 SVM 問題に対するツリー分解

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

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

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

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

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

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

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

Learnability, Stability and Uniform Convergence

学習可能性、安定性、均一収束

Stochastic Composite Likelihood

確率的複合尤度

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

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

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

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

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

Composite Binary Losses

複合バイナリ損失

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

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

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

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

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

Erratum: SGDQN is Less Careful than Expected

正誤表: SGDQN は予想よりも注意力が低い

Regularized Discriminant Analysis, Ridge Regression and Beyond

正則化判別分析、リッジ回帰など

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

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

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

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

Model-based Boosting 2.0

モデルベース ブースティング 2.0

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

Matrix Completion from Noisy Entries

ノイズの多いエントリからの行列補完

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

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

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

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

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

Sparse Spectrum Gaussian Process Regression

スパーススペクトルガウス過程回帰

Permutation Tests for Studying Classifier Performance

分類器の性能を研究するための順列検定

How to Explain Individual Classification Decisions

個々の分類決定をどのように説明するか

The SHOGUN Machine Learning Toolbox

SHOGUN機械学習ツールボックス

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

Evolving Static Representations for Task Transfer

タスク転送のための静的表現の進化

FastInf: An Efficient Approximate Inference Library

FastInf: 効率的な近似推論ライブラリ

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

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

Introduction to Causal Inference

因果推論の概要

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

MOA: Massive Online Analysis

MOA:大規模なオンライン分析

Near-optimal Regret Bounds for Reinforcement Learning

強化学習のための最適後悔限界

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

Quadratic Programming Feature Selection

二次計画法の特徴選択

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

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

Consistent Nonparametric Tests of Independence

独立性の一貫したノンパラメトリック検定

Learning Translation Invariant Kernels for Classification

分類のための翻訳不変カーネルの学習

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 From Crowds

群衆から学ぶ

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

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

Graph Kernels

グラフカーネル

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

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

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

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

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

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

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

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

On Spectral Learning

スペクトル学習について

On Learning with Integral Operators

積分演算子による学習について

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

A Streaming Parallel Decision Tree Algorithm

ストリーミング並列決定木アルゴリズム

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

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

Maximum Relative Margin and Data-Dependent Regularization

最大相対マージンとデータ依存正則化

PyBrain

パイブレイン

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

On the Rate of Convergence of the Bagged Nearest Neighbor Estimate

Bagged Nearest Estimate の収束率について

Second-Order Bilinear Discriminant Analysis

2次双線形判別解析

Error-Correcting Output Codes Library

エラー訂正出力コードライブラリ

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?

A Rotation Test to Verify Latent Structure

潜在構造を検証するための回転試験

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

Approximate Tree Kernels

おおよそのツリーカーネル

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

Classification Using Geometric Level Sets

ジオメトリ レベル セットを使用した分類

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

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

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

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

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

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

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

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

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

On-Line Sequential Bin Packing

オンラインシーケンシャルビンパッキング

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

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

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

Volume 12 (Year: 2011 / Papers: 105)

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

A Simpler Approach to Matrix Completion

行列補完へのよりシンプルなアプローチ

Learning with Structured Sparsity

構造化されたスパース性による学習

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

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

The Sample Complexity of Dictionary Learning

辞書学習のサンプルの複雑さ

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

Group Lasso Estimation of High-dimensional Covariance Matrices

高次元共分散行列のグループLasso推定

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

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

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

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

The Stationary Subspace Analysis Toolbox

定常部分空間解析ツールボックス

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

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

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

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

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

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

Neyman-Pearson Classification, Convexity and Stochastic Constraints

ネイマン・ピアソン分類、凸性、確率的制約

Scikit-learn: Machine Learning in Python

scikit-learn: Python での機械学習

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

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

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

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

Bayesian Co-Training

ベイジアンコトレーニング

Theoretical Analysis of Bayesian Matrix Factorization

ベイズ行列因数分解の理論解析

Kernel Analysis of Deep Networks

ディープネットワークのカーネル解析

Weisfeiler-Lehman Graph Kernels

Weisfeiler-Lehman グラフカーネル

Natural Language Processing (Almost) from Scratch

ゼロからの自然言語処理(ほぼ)

LPmade: Link Prediction Made Easy

LPmade:リンク予測が簡単に

Distance Dependent Chinese Restaurant Processes

距離依存の中華料理店のプロセス

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

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

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

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

Waffles: A Machine Learning Toolkit

ワッフル:機械学習ツールキット

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

Proximal Methods for Hierarchical Sparse Coding

階層的スパース符号化のための近位法

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

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

Multiple Kernel Learning Algorithms

複数のカーネル学習アルゴリズム

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

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

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

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

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

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

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

Generalized TD Learning

ジェネラライズドTDラーニング

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

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

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

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

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

Hyper-Sparse Optimal Aggregation

ハイパースパース最適集約

Learning Latent Tree Graphical Models

潜在木グラフィカルモデルの学習

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

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

X-Armed Bandits

X-アームド・バンディット

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

Double Updating Online Learning

オンライン学習のダブルアップデート

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

Learning from Partial Labels

パーシャルラベルから学ぶ

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 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

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

Clustering Algorithms for Chains

チェーンのクラスタリング アルゴリズム

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

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

Better Algorithms for Benign Bandits

良性の盗賊のためのより良いアルゴリズム

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

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

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

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

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

Differentially Private Empirical Risk Minimization

差分私的経験的リスク最小化

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

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

lp-Norm Multiple Kernel Learning

lpノルムマルチプル カーネル学習

Forest Density Estimation

森林密度推定

Sparse Linear Identifiable Multivariate Modeling

スパース線形識別可能な多変量モデリング

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

Information, Divergence and Risk for Binary Experiments

バイナリ実験の情報、発散、リスク

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

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

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

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

Variable Sparsity Kernel Learning

可変スパーシティ カーネル学習

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

Learning Multi-modal Similarity

マルチモーダル類似性の学習

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

Approximate Marginals in Latent Gaussian Models

潜在ガウスモデルにおける近似周辺分布

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

Models of Cooperative Teaching and Learning

共同教育と学習のモデル

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

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

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

Logistic Stick-Breaking Process

ロジスティックブレイキングプロセス

Training SVMs Without Offset

オフセットなしの SVM のトレーニング

Bayesian Generalized Kernel Mixed Models

ベイジアン一般化カーネル混合モデル

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

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

Improved Moves for Truncated Convex Models

切断凸モデルの移動の改善

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

Volume 13 (Year: 2012 / Papers: 119)

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

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

Smoothing Multivariate Performance Measures

多変量パフォーマンス指標の平滑化

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

Learning Symbolic Representations of Hybrid Dynamical Systems

ハイブリッド力学系の記号表現の学習

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

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

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

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

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

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

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

Large-scale Linear Support Vector Regression

大規模線形サポートベクトル回帰

Human Gesture Recognition on Product Manifolds

製品多様体での人間のジェスチャー認識

Linear Fitted-Q Iteration with Multiple Reward Functions

複数の報酬関数による線形 Fitted-Q 反復

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

Dynamic Policy Programming

動的ポリシープログラミング

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Online Submodular Minimization

オンライン・サブモジュラ最小化

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

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

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

Linear Regression With Random Projections

ランダム射影による線形回帰

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

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

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

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

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

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

Robust Kernel Density Estimation

ロバストなカーネル密度推定

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

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

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

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

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

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

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

MedLDA: Maximum Margin Supervised Topic Models

MedLDA: 最大マージン教師ありトピックモデル

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

Sign Language Recognition using Sub-Units

サブユニットを使用した手話認識

An Introduction to Artificial Prediction Markets for Classification

分類のための人工予測市場の紹介

DEAP: Evolutionary Algorithms Made Easy

DEAP:進化的アルゴリズムが簡単に

On the Necessity of Irrelevant Variables

無関係な変数の必要性について

A Comparison of the Lasso and Marginal Regression

LassoとMarginal回帰の比較

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

Pattern for Python

Python のパターン

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

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

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

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

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

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

Regularization Techniques for Learning with Matrices

行列を用いた学習のための正則化手法

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

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

Variational Multinomial Logit Gaussian Process

変分多項ロジットガウス過程

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

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

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

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

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

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

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

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

Feature Selection via Dependence Maximization

依存性最大化による機能選択

On Ranking and Generalization Bounds

ランク付けと一般化の境界について

Transfer in Reinforcement Learning via Shared Features

共有特徴量による強化学習での転移

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

Minimax Manifold Estimation

ミニマックス多様体推定

A Geometric Approach to Sample Compression

サンプル圧縮への幾何学的アプローチ

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

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

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

Analysis of a Random Forests Model

ランダムフォレストモデルの解析

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

Consistent Model Selection Criteria on High Dimensions

高次元での一貫したモデル選択基準

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

Sampling Methods for the Nyström Method

ナイストロム法のサンプリング法

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

Stability of Density-Based Clustering

密度ベースクラスタリングの安定性

Algebraic Geometric Comparison of Probability Distributions

確率分布の代数的幾何学的比較

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

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

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

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

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

A Kernel Two-Sample Test

カーネルの 2 サンプル・テスト

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

Structured Sparsity and Generalization

構造化されたスパース性と一般化

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

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

A Primal-Dual Convergence Analysis of Boosting

ブースティングの主-双対収束解析

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

MULTIBOOST: A Multi-purpose Boosting Package

MULTIBOOST:多目的ブースティングパッケージ

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

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

Multi-Assignment Clustering for Boolean Data

ブール データの複数代入クラスタリング

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

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

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

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

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

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

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 Clustering of Biological Sequences

生物学的配列のアクティブクラスタリング

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

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

Refinement of Operator-valued Reproducing Kernels

演算子値による再生カーネルの改良

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

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

Distance Metric Learning with Eigenvalue Optimization

固有値最適化による距離メトリクス学習

Volume 14 (Year: 2013 / Papers: 118)

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

Joint Harmonic Functions and Their Supervised Connections

関節調和関数とその監視接続

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

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

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

Classifier Selection using the Predicate Depth

述語の深さを使用した分類器の選択

Classifying With Confidence From Incomplete Information

不完全な情報から自信を持って分類

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

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

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)

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

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

Sparse Matrix Inversion with Scaled Lasso

Scaled Lassoによるスパース行列反転

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

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

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

Multivariate Convex Regression with Adaptive Partitioning

適応分割による多変量凸回帰

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

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

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

Divvy: Fast and Intuitive Exploratory Data Analysis

Divvy:高速で直感的な探索的データ分析

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

Large-scale SVD and Manifold Learning

大規模SVDと多様体学習

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

Stationary-Sparse Causality Network Learning

定常-スパース因果ネットワーク学習

Experiment Selection for Causal Discovery

因果関係の発見のための実験選択

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

Multi-Stage Multi-Task Feature Learning

マルチステージマルチタスク機能学習

Parallel Vector Field Embedding

平行ベクトル場埋め込み

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

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

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

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

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

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

Optimally Fuzzy Temporal Memory

最適ファジィ時間記憶

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Tapkee: An Efficient Dimension Reduction Library

Tapkee: 効率的な寸法縮小ライブラリ

Orange: Data Mining Toolbox in Python

Orange: Python のデータ マイニング ツールボックス

The Rate of Convergence of AdaBoost

AdaBoostの収束率

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

Gaussian Kullback-Leibler Approximate Inference

ガウス Kullback-Leibler 近似推論

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

Language-Motivated Approaches to Action Recognition

行動認識への言語動機付けアプローチ

Convex and Scalable Weakly Labeled SVMs

凸型でスケーラブルな弱ラベルの SVM

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

Construction of Approximation Spaces for Reinforcement Learning

強化学習のための近似空間の構築

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

Machine Learning with Operational Costs

運用コストを伴う機械学習

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

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

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

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

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

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

On the Convergence of Maximum Variance Unfolding

最大分散の収束の展開について

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

Nonparametric Sparsity and Regularization

ノンパラメトリックなスパース性と正則化

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

Dimension Independent Similarity Computation

次元に依存しない類似性の計算

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

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

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

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

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

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

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

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

Multicategory Large-Margin Unified Machines

マルチカテゴリの大マージン統合マシン

Stochastic Variational Inference

確率的変分推論

Regularization-Free Principal Curve Estimation

正則化フリーの主曲線推定

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

A Widely Applicable Bayesian Information Criterion

広く適用可能なベイズ情報量基準

Quasi-Newton Method: A New Direction

準ニュートン法:新たな方向性

Greedy Sparsity-Constrained Optimization

貪欲なスパース性制約付き最適化

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

Semi-Supervised Learning Using Greedy Max-Cut

Greedy Max-Cutを用いた半教師あり学習

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

Differential Privacy for Functions and Functional Data

機能と機能データの差分プライバシー

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

CODA: High Dimensional Copula Discriminant Analysis

CODA: 高次元コピュラ判別分析

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

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

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

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

A Theory of Multiclass Boosting

多クラスブースティングの理論

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

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

On the Learnability of Shuffle Ideals

シャッフルの理想の学習可能性について

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

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

Sparse Single-Index Model

スパース シングル インデックス モデル

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

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

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

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

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

Ranking Forests

森林のランキング

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

Volume 15 (Year: 2014 / Papers: 120)

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

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

Robust Hierarchical Clustering

ロバストな階層クラスタリング

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

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

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

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

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

New Results for Random Walk Learning

ランダムウォーク学習の新しい結果

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

The Gesture Recognition Toolkit

ジェスチャ認識ツールキット

Alternating Linearization for Structured Regularization Problems

構造化正則化問題に対する交互線形化

Statistical Analysis of Metric Graph Reconstruction

メトリックグラフ再構成の統計解析

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

Active Contextual Policy Search

アクティブなコンテキストポリシー検索

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

Learning Graphical Models With Hubs

ハブを使用したグラフィカルモデルの学習

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

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

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

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

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?

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

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

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

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

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

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

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

Confidence Intervals and Hypothesis Testing for High-Dimensional Regression

高次元回帰の信頼区間と仮説検定

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

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

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

Efficient Occlusive Components Analysis

効率的なオクルーシブ成分解析

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Cover Tree Bayesian Reinforcement Learning

カバー ツリー ベイズ強化学習

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

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

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

Particle Gibbs with Ancestor Sampling

祖先サンプリングによる粒子ギブス

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

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

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

pystruct – Learning Structured Prediction in Python

pystruct – Pythonで構造化された予測を学習する

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

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

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

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

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

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

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

Graph Estimation From Multi-Attribute Data

多属性データからのグラフ推定

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

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

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

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

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

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

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

Training Highly Multiclass Classifiers

高度に多クラス分類器のトレーニング

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

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

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

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

Structured Prediction via Output Space Search

出力空間検索による構造化予測

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Natural Evolution Strategies

自然進化戦略

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

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

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

A Novel M-Estimator for Robust PCA

ロバストPCAのための新しいM推定量

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

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

Random Intersection Trees

ランダム交差ツリー

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

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

Ground Metric Learning

グランドメトリック学習

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

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

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

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

Unbiased Generative Semi-Supervised Learning

偏りのない生成的半教師あり学習

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

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

Information Theoretical Estimators Toolbox

情報理論推定ツールボックス

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

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

Axioms for Graph Clustering Quality Functions

グラフ クラスタリングの品質関数の公理

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

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

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

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

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

Volume 16 (Year: 2015 / Papers: 118)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Minimax Analysis of Active Learning

アクティブラーニングのミニマックス分析

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

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

Agnostic Learning of Disjunctions on Symmetric Distributions

対称分布上の選言の不可知論的学習

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Eigenwords: Spectral Word Embeddings

固有語:スペクトルワードの埋め込み

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

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

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

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

The Randomized Causation Coefficient

ランダム化された因果係数

Linear Dimensionality Reduction: Survey, Insights, and Generalizations

線形次元削減: 調査、洞察、一般化

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Bayesian Nonparametric Covariance Regression

ベイズノンパラメトリック共分散回帰

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

The Libra Toolkit for Probabilistic Models

確率モデルのためのLibraツールキット

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

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

Multiclass Learnability and the ERM Principle

多クラス学習可能性とERMの原則

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

Agnostic Insurability of Model Classes

モデルクラスの不可知性保険

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

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

Existence and Uniqueness of Proper Scoring Rules

適切な採点ルールの存在と独自性

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

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

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

Alexey Chervonenkis’s Bibliography

Alexey Chervonenkisの参考文献

Alexey Chervonenkis’s Bibliography: Introductory Comments

Alexey Chervonenkisの参考文献:紹介コメント

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

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

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

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

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

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

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

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

Optimal Estimation of Low Rank Density Matrices

低ランク密度行列の最適推定

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

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

Preface to this Special Issue

本特集号の巻頭言

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

Bayesian Nonparametric Crowdsourcing

ベイズノンパラメトリッククラウドソーシング

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

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

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

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

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 Comprehensive Survey on Safe Reinforcement Learning

安全な強化学習に関する総合的調査

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

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

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

Learning Sparse Low-Threshold Linear Classifiers

スパース低しきい値線形分類器の学習

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

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

Local Identification of Overcomplete Dictionaries

過完全辞書のローカル同定

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

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

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

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

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

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

Distributed Matrix Completion and Robust Factorization

分散行列補完とロバストな因数分解

A Statistical Perspective on Algorithmic Leveraging

アルゴリズム活用に関する統計的視点

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

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

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

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

Evolving GPU Machine Code

進化するGPUマシンコード

Discrete Restricted Boltzmann Machines

離散制限付きボルツマンマシン

Generalized Hierarchical Kernel Learning

一般化階層カーネル学習

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

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

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

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

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

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

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

Composite Self-Concordant Minimization

複合自己一致最小化

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

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

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

Multi-layered Gesture Recognition with Kinect

キネクトによる多層ジェスチャ認識

Learning Transformations for Clustering and Classification

クラスタリングと分類のための学習変換

Online Learning via Sequential Complexities

逐次的な複雑さによるオンライン学習

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

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

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

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 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

Volume 17 (Year: 2016 / Papers: 236)

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

Distributed Submodular Maximization

分散型サブモジュラの最大化

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

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

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

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

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 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

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

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

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

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

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

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

Composite Multiclass Losses

複合マルチクラス損失

Stability and Generalization in Structured Prediction

構造化予測における安定性と一般化

RLScore: Regularized Least-Squares Learners

RLScore: 正則化最小二乗学習器

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

On Bayes Risk Lower Bounds

ベイズリスク下限について

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

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

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

Learning Planar Ising Models

平面イジングモデルの学習

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

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

Measuring Dependence Powerfully and Equitably

依存性を強力かつ公平に測定

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

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

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

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

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

Neural Autoregressive Distribution Estimation

神経自己回帰分布推定

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

Guarding against Spurious Discoveries in High Dimensions

高次元での偽の発見に対する保護

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

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

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

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

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

Machine Learning in an Auction Environment

オークション環境での機械学習

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

Bipartite Ranking: a Risk-Theoretic Perspective

二者間ランキング:リスク理論の視点

Optimal Learning Rates for Localized SVMs

ローカライズされたSVMの最適な学習率

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

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

One-class classification of point patterns of extremes

極値の点パターンの 1 クラス分類

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

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 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

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

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

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

fastFM: A Library for Factorization Machines

fastFM:因数分解機のライブラリ

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

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

Consistency of Cheeger and Ratio Graph Cuts

CheegerとRatioのグラフカットの一貫性

Characteristic Kernels and Infinitely Divisible Distributions

特性カーネルと無限に割り切れる分布

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

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

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

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

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

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

Online PCA with Optimal Regret

最適な後悔を伴うオンラインPCA

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

Feature-Level Domain Adaptation

機能レベルのドメイン適応

mlr: Machine Learning in R

mlr: R での機械学習

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

Stable Graphical Models

安定したグラフィカルモデル

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

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

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

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

Augmentable Gamma Belief Networks

拡張可能なガンマ信念ネットワーク

The Teaching Dimension of Linear Learners

線形学習者の教育的側面

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

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

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

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

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

Minimum Density Hyperplanes

最小密度ハイパープレーン

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

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

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

Learning Theory for Distribution Regression

分布回帰の学習理論

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

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

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

Megaman: Scalable Manifold Learning in Python

Megaman:Pythonでのスケーラブルな多様体学習

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

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

True Online Temporal-Difference Learning

真のオンライン時間差分学習

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

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

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

Sparse PCA via Covariance Thresholding

共分散しきい値処理によるスパース PCA

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

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

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

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

Synergy of Monotonic Rules

単調なルールの相乗効果

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

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

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

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

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

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

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

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

Dual Control for Approximate Bayesian Reinforcement Learning

近似ベイズ強化学習のための双対制御

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

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

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

The Constrained Dantzig Selector with Enhanced Consistency

一貫性を強化した制約付き Dantzig セレクタ

Multiple Output Regression with Latent Noise

潜在ノイズによる重出力回帰

Variational Dependent Multi-output Gaussian Process Dynamical Systems

変分依存多出力ガウス過程力学系

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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?

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

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

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

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

Trend Filtering on Graphs

グラフのトレンドフィルタリング

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

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

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

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

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

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

Learning Taxonomy Adaptation in Large-scale Classification

大規模分類における分類学適応の学習

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

Integrated Common Sense Learning and Planning in POMDPs

POMDPにおける常識学習と計画の統合

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

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

Hierarchical Relative Entropy Policy Search

階層的相対エントロピー方策検索

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

The Benefit of Multitask Representation Learning

マルチタスク表現学習の利点

Multiplicative Multitask Feature Learning

乗算型マルチタスク特徴学習

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

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

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

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

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

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

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

Challenges in multimodal gesture recognition

マルチモーダルジェスチャー認識の課題

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

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

Compressed Gaussian Process for Manifold Regression

多様体回帰のための圧縮ガウス過程

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

Practical Kernel-Based Reinforcement Learning

実用的なカーネルベースの強化学習

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

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

StructED: Risk Minimization in Structured Prediction

StructED:構造化予測におけるリスク最小化

Convergence of an Alternating Maximization Procedure

交互最大化手順の収束

The Statistical Performance of Collaborative Inference

協調推論の統計的性能

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

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

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

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

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

Causal Inference through a Witness Protection Program

証人保護プログラムによる因果推論

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

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

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

Subspace Learning with Partial Information

部分情報による部分空間学習

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

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

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

Kernel Mean Shrinkage Estimators

カーネル平均収縮推定器

Large Scale Online Kernel Learning

大規模なオンラインカーネル学習

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

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

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

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

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

BayesPy: Variational Bayesian Inference in Python

BayesPy: Python での変分ベイズ推論

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

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

The Optimal Sample Complexity of PAC Learning

PAC学習の最適なサンプル複雑性

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

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

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

MLlib: Machine Learning in Apache Spark

MLlib: Apache Spark での機械学習

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

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

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

A Gibbs Sampler for Learning DAGs

DAGを学習するためのギブスサンプラー

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

Non-linear Causal Inference using Gaussianity Measures

ガウス性測度を用いた非線形因果推論

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

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

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

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 Closer Look at Adaptive Regret

適応型後悔を詳しく見る

Gradients Weights improve Regression and Classification

勾配の重み付けにより、回帰と分類が改善

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

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

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

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

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

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

LLORMA: Local Low-Rank Matrix Approximation

LLORMA: ローカル低ランク行列近似

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

Learning the Variance of the Reward-To-Go

報酬の変動の学習

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

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

Herded Gibbs Sampling

群れギブスサンプリング

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

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

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

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

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?

Random Rotation Ensembles

ランダム回転アンサンブル

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

A Theory of Learning with Corrupted Labels

壊れたラベルを持つ学習理論

Rate of Convergence of K-Nearest-Neighbor Classification Rule

K近傍分類ルールの収束率

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

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

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

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

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

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

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

Compact Convex Projections

コンパクト凸投影

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

A Tight Bound of Hard Thresholding

ハードしきい値のタイト バウンド

An l_∞ Eigenvector Perturbation Bound and Its Application

l_∞ 固有ベクトル摂動限界とその応用

The Search Problem in Mixture Models

混合モデルにおける探索問題

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

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

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

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

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

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

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

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

Saturating Splines and Feature Selection

飽和スプラインとフィーチャー選択

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

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

Enhancing Identification of Causal Effects by Pruning

剪定による因果関係の特定の強化

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Gradient Hard Thresholding Pursuit

勾配ハードしきい値処理の追求

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

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

Deep Learning the Ising Model Near Criticality

深層学習: 臨界近傍イジングモデル

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

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

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

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

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

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

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

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

Normal Bandits of Unknown Means and Variances

未知の平均と分散の正規バンディット

Automatic Differentiation in Machine Learning: a Survey

機械学習における自動微分:調査

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

Variational Fourier Features for Gaussian Processes

ガウス過程の変分フーリエ特徴

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

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

Faithfulness of Probability Distributions and Graphs

確率分布とグラフの忠実度

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Dimension Estimation Using Random Connection Models

ランダム接続モデルを使用した次元推定

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

A Survey of Preference-Based Reinforcement Learning Methods

選好に基づく強化学習法の検討

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

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

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

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

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

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

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

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

Poisson Random Fields for Dynamic Feature Models

動的特徴モデルのポアソン確率場

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

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

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

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

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

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

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

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 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Optimal Dictionary for Least Squares Representation

最小二乗表現の最適辞書

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

Accelerating Stochastic Composition Optimization

確率的組成最適化の加速

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

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

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

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

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

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

Rank Determination for Low-Rank Data Completion

低ランクデータ完了のランク決定

Optimal Rates for Multi-pass Stochastic Gradient Methods

マルチパス確率勾配法の最適レート

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

Fisher Consistency for Prior Probability Shift

事前確率シフトのフィッシャー一貫性

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

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

Distributed Learning with Regularized Least Squares

正則化最小二乗法による分散学習

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

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

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

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 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

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

Angle-based Multicategory Distance-weighted SVM

角度ベースのマルチカテゴリ距離加重 SVM

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

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

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

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

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

Bayesian Tensor Regression

ベイジアンテンソル回帰

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

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

Quantifying the Informativeness of Similarity Measurements

類似性測定の情報量の定量化

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

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

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

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

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

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

Variational Particle Approximations

変分粒子近似

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

Sharp Oracle Inequalities for Square Root Regularization

平方根正則化の鋭いオラクル不等式

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

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

Parallel Symmetric Class Expression Learning

並列対称クラス式学習

Fundamental Conditions for Low-CP-Rank Tensor Completion

低CPランクテンソル補完の基本条件

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

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

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

Joint Label Inference in Networks

ネットワークにおける共同ラベル推論

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

Density Estimation in Infinite Dimensional Exponential Families

無限次元指数族における密度推定

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

On the Consistency of Ordinal Regression Methods

順序回帰法の一貫性について

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

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

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

Reconstructing Undirected Graphs from Eigenspaces

固有空間からの無向グラフの再構成

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

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

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

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

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

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

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

Bayesian Learning of Dynamic Multilayer Networks

動的多層ネットワークのベイジアン学習

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

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

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

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

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

Nearly optimal classification for semimetrics

セミメトリックのほぼ最適な分類

Simplifying Probabilistic Expressions in Causal Inference

因果推論における確率的表現の単純化

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

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

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

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

Preference-based Teaching

選好に基づく教育

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

Certifiably Optimal Low Rank Factor Analysis

認定可能な最適低ランク因子分析

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

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

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

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

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

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

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

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

Memory Efficient Kernel Approximation

メモリ効率の良いカーネル近似

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

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

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

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

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

Automatic Differentiation Variational Inference

自動微分変分推論

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

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

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

On Perturbed Proximal Gradient Algorithms

摂動された近位勾配アルゴリズムについて

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

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

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

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

Communication-efficient Sparse Regression

通信効率の高いスパース回帰

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

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

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

Averaged Collapsed Variational Bayes Inference

平均崩壊変分ベイズ推論

Volume 19 (Year: 2018 / Papers: 84)

DALEX: Explainers for Complex Predictive Models in R

DALEX: R での複雑な予測モデルの説明

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

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

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

Robust PCA by Manifold Optimization

多様体最適化によるロバストPCA

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

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 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

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

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

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

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

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 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

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

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

Multivariate Bayesian Structural Time Series Model

多変量ベイズ構造時系列モデル

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

Inference via Low-Dimensional Couplings

低次元結合による推論

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

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

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

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

Simple Classification Using Binary Data

バイナリデータを使用した単純な分類

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

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

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

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

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

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

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?

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

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

Covariances, Robustness, and Variational Bayes

共分散、ロバスト性、変分ベイズ

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

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

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

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 Tight Bounds for the Lasso

投げ縄のタイトな境界で

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

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

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

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

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

Learning from Comparisons and Choices

比較と選択から学ぶ

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

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

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

Invariant Models for Causal Transfer Learning

因果伝達学習のための不変モデル

Kernel Density Estimation for Dynamical Systems

動的システムのカーネル密度推定

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

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

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

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

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

Gradient Descent Learns Linear Dynamical Systems

勾配降下法による線形力学系の学習

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

Importance Sampling for Minibatches

ミニバッチの重要度サンプリング

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

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

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

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

Robust Synthetic Control

堅牢な合成制御

ThunderSVM: A Fast SVM Library on GPUs and CPUs

ThunderSVM:GPUとCPU上の高速SVMライブラリ

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

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

Dual Principal Component Pursuit

デュアルプリンシパルコンポーネントの追求

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

ELFI: Engine for Likelihood-Free Inference

ELFI:尤度フリー推論のためのエンジン

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

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

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

Statistical Analysis and Parameter Selection for Mapper

マッパーの統計分析とパラメータ選択

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

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

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

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

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

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

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

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

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 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

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

Volume 20 (Year: 2019 / Papers: 184)

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?

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

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

Neural Empirical Bayes

ニューラル経験的ベイズ

DPPy: DPP Sampling with Python

DPPy: Python による DPP サンプリング

Differentiable reservoir computing

微分可能な貯留層コンピューティング

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

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

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

DataWig: Missing Value Imputation for Tables

DataWig: テーブルの欠損値補完

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

Fast Automatic Smoothing for Generalized Additive Models

一般化加法モデルの高速自動平滑化

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

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

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

Embarrassingly Parallel Inference for Gaussian Processes

ガウス過程の恥ずかしいほどの並列推論

Determinantal Point Processes for Coresets

コアセットの決定点過程

Stochastic Canonical Correlation Analysis

確率的正準相関分析

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

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

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

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

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

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

Learning by Unsupervised Nonlinear Diffusion

教師なし非線形拡散による学習

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

GraSPy: Graph Statistics in Python

GraSPy:Pythonのグラフ統計

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

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

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

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

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

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

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

Learning Optimized Risk Scores

最適化されたリスクスコアの学習

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

Collective Matrix Completion

コレクティブマトリックスコンプリート

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

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

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

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

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

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

Provably Accurate Double-Sparse Coding

証明可能な精度のダブルスパース符号化

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

Decentralized Dictionary Learning Over Time-Varying Digraphs

時間変動ダイグラフ上の分散辞書学習

Generalized Maximum Entropy Estimation

一般化最大エントロピー推定

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

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

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

Stochastic Variance-Reduced Cubic Regularization Methods

確率的分散低減 3 次正則化法

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

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

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

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

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

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

Causal Learning via Manifold Regularization

多様体正則化による因果学習

Learning Representations of Persistence Barcodes

永続性バーコードの表現の学習

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

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

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

Approximate Profile Maximum Likelihood

プロファイルの最尤法の近似値

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Regularization via Mass Transportation

大量輸送による正規化

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

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

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

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

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

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

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

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

Simultaneous Private Learning of Multiple Concepts

複数の概念の同時プライベート学習

iNNvestigate Neural Networks!

iNNvestigateニューラルネットワーク!

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

Best Arm Identification for Contaminated Bandits

汚染された盗賊のための最高の腕の識別

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

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

Model Selection via the VC Dimension

VCディメンションによるモデル選択

An asymptotic analysis of distributed nonparametric methods

分布ノンパラメトリック法の漸近解析

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

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

Differentiable Game Mechanics

微分可能なゲームの仕組み

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

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

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

Learning to Match via Inverse Optimal Transport

逆最適輸送によるマッチングの学習

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

Prediction Risk for the Horseshoe Regression

ホースシュー回帰の予測リスク

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

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

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

Deep Optimal Stopping

ディープ・オプティマル・ストップ

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

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

Lazifying Conditional Gradient Algorithms

条件付き勾配アルゴリズムのラジファイ

Semi-Analytic Resampling in Lasso

Lassoでのセミアナリサンプリング

On Consistent Vertex Nomination Schemes

一貫性のある頂点指名スキームについて

Variance-based Regularization with Convex Objectives

凸目的関数による分散ベースの正則化

Learnability of Solutions to Conjunctive Queries

接続クエリに対する解の学習可能性

Proximal Distance Algorithms: Theory and Practice

近位距離アルゴリズム:理論と実践

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

A Representer Theorem for Deep Kernel Learning

深層カーネル学習のための表現定理

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

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

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

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

Kernel Approximation Methods for Speech Recognition

音声認識のためのカーネル近似法

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

Multi-class Heterogeneous Domain Adaptation

マルチクラス異種ドメイン適応

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

Neural Architecture Search: A Survey

ニューラルアーキテクチャ検索:調査

Deep Reinforcement Learning for Swarm Systems

群集システムのための深層強化学習

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Decontamination of Mutual Contamination Models

相互汚染モデルの除染

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

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

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 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

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

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

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

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

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

Kernels for Sequentially Ordered Data

順次順序付けされたデータのカーネル

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

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

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

Monotone Learning with Rectified Wire Networks

整流ワイヤネットワークによる単調学習

TensorLy: Tensor Learning in Python

TensorLy: Python でのテンソル学習

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Approximations of the Restless Bandit Problem

レストレス・バンディット問題の近似

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

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

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

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

Dynamic Pricing in High-dimensions

高次元でのダイナミックプライシング

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

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

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

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

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

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

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

Adaptation Based on Generalized Discrepancy

一般化不一致に基づく適応

Volume 21 (Year: 2020 / Papers: 252)

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

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

High-dimensional quantile tensor regression

高次元分位点テンソル回帰

Learning Mixed Latent Tree Models

混合潜在木モデルの学習

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

Adaptive Rates for Total Variation Image Denoising

総変動画像ノイズ除去の適応率

On Efficient Adjustment in Causal Graphs

因果グラフの効率的な調整について

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

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

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

Fair Data Adaptation with Quantile Preservation

分位点保存による公正なデータ適応

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

Risk Bounds for Reservoir Computing

貯留層コンピューティングのリスク限界

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

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

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

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

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

Dual Extrapolation for Sparse GLMs

スパースGLMの双対外挿

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

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

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

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

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

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

Significance Tests for Neural Networks

ニューラルネットワークの有意性検定

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

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

Ultra-High Dimensional Single-Index Quantile Regression

超高次元単一インデックス分位点回帰

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

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

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

Diffeomorphic Learning

微分同相学習

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

Spectral bandits

スペクトルバンディット

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

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

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

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

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

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

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

ProtoAttend: Attention-Based Prototypical Learning

ProtoAttend:アテンションベースのプロトタイプ学習

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Contextual Explanation Networks

コンテキスト説明ネットワーク

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

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

Adaptive Smoothing for Path Integral Control

パス積分制御のための適応平滑化

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

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

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

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

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

Scikit-network: Graph Analysis in Python

scikit-network:Pythonでのグラフ分析

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

Near-optimal Individualized Treatment Recommendations

最適に近い個別化治療の推奨事項

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

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

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

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

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

Optimal Estimation of Sparse Topic Models

スパース トピック モデルの最適推定

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Cramer-Wold Auto-Encoder

Cramer-Wold オートエンコーダ

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

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

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

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

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

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

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

Asymptotic Consistency of α-Renyi-Approximate Posteriors

α-Renyi近似事後分布の漸近的一貫性

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

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

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

Dual Iterative Hard Thresholding

デュアル反復ハードしきい値処理

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

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

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

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

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

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

Orlicz Random Fourier Features

オルリツ・ランダム・フーリエ特徴

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

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

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

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

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

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

metric-learn: Metric Learning Algorithms in Python

metric-learn: Python のメトリクス学習アルゴリズム

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Distributed Minimum Error Entropy Algorithms

分散最小誤差エントロピー アルゴリズム

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

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

Tensor Regression Networks

テンソル回帰ネットワーク

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

Agnostic Estimation for Phase Retrieval

位相検索のための非依存的推定

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

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

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

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

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

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

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

Prediction regions through Inverse Regression

逆回帰による予測領域

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

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

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

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

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

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

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

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

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 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

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)

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

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

Joint Causal Inference from Multiple Contexts

複数のコンテキストからの共同因果推論

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

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

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

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

Minimax Nonparametric Parallelism Test

ミニマックスノンパラメトリック平行度検定

Distributed Kernel Ridge Regression with Communications

通信による分散カーネルリッジ回帰

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

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

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

Causal Discovery from Heterogeneous/Nonstationary Data

異種/非定常データからの因果関係の発見

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

(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

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

Representation Learning for Dynamic Graphs: A Survey

動的グラフの表現学習:調査

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

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

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

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

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

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

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

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

Multiparameter Persistence Landscapes

マルチパラメータ永続性ランドスケープ

Kymatio: Scattering Transforms in Python

Kymatio: Python での散乱変換

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

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

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

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

Conjugate Gradients for Kernel Machines

カーネルマシンの共役勾配

GraKeL: A Graph Kernel Library in Python

GraKeL:Pythonのグラフカーネルライブラリ

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

Expected Policy Gradients for Reinforcement Learning

強化学習の予想される方策勾配

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

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

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

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

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

pyts: A Python Package for Time Series Classification

pyts: 時系列分類のための Python パッケージ

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

Dynamical Systems as Temporal Feature Spaces

時間的特徴空間としての動的システム

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

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

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

Optimal Bipartite Network Clustering

最適な二者ネットワーク 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

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

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

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

Learning with Fenchel-Young losses

フェンチェル・ヤングの損失学習

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

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

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

Generalized Nonbacktracking Bounds on the Influence

影響の一般化非バックトラッキング境界

Tensor Train Decomposition on TensorFlow (T3F)

TensorFlow でのテンソルトレイン分解 (T3F)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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 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

Volume 22 (Year: 2021 / Papers: 290)

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

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

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

V-statistics and Variance Estimation

V統計量と分散推定

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

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

Linear Bandits on Uniformly Convex Sets

一様凸セットの線形バンディット

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

LDLE: Low Distortion Local Eigenmaps

LDLE: 低歪みローカル固有マップ

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

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

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

Multilevel Monte Carlo Variational Inference

マルチレベルモンテカルロ変分推論

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

Estimating the Lasso’s Effective Noise

投げ縄の有効騒音の推定

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

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

On the Hardness of Robust Classification

ロバスト分類の硬さについて

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

Nonparametric Continuous Sensor Registration

ノンパラメトリック連続センサー登録

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

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

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

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

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

Exact Asymptotics for Linear Quadratic Adaptive Control

線形二次適応制御の厳密漸近

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

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

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

Domain adaptation under structural causal models

構造的因果モデルの下でのドメイン適応

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

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

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

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

Model Linkage Selection for Cooperative Learning

協同学習のためのモデルリンケージ選択

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

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

Bifurcation Spiking Neural Network

分岐スパイキングニューラルネットワーク

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DeEPCA: Decentralized Exact PCA with Linear Convergence Rate

DeEPCA:線形収束率による分散型精密PCA

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

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

GIBBON: General-purpose Information-Based Bayesian Optimisation

GIBBON:汎用情報ベースのベイズ最適化

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

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

Probabilistic Iterative Methods for Linear Systems

線形システムのための確率的反復法

sklvq: Scikit Learning Vector Quantization

sklvq:Scikit学習ベクトル量子化

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

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

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

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

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

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

Bayesian Distance Clustering

ベイジアン距離クラスタリング

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

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?

A Bayes-Optimal View on Adversarial Examples

敵対的例に対するベイズ最適観点

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

Soft Tensor Regression

ソフトテンソル回帰

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Oblivious Data for Fairness with Kernels

カーネルとの公平性のための忘却データ

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

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

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

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

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

Interpretable Deep Generative Recommendation Models

解釈可能な深い生成的推奨モデル

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

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

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

Integrated Principal Components Analysis

統合主成分分析

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

COKE: Communication-Censored Decentralized Kernel Learning

COKE: 通信検閲分散カーネル学習

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

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

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

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)

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

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

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

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

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

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

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

mlr3pipelines – Flexible Machine Learning Pipelines in R

mlr3pipelines – R の柔軟な機械学習パイプライン

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

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

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

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

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

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

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

Locally Private k-Means Clustering

ローカルプライベートk-meansクラスタリング

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

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

Replica Exchange for Non-Convex Optimization

非凸最適化のためのレプリカ交換

Unlinked Monotone Regression

リンクされていない単調回帰

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

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

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

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

Estimation and Optimization of Composite Outcomes

複合結果の推定と最適化

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

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

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)

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

Counterfactual Mean Embeddings

反事実平均の埋め込み

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

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?

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?

Information criteria for non-normalized models

非正規化モデルの情報基準

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Individual Fairness in Hindsight

後知恵における個人の公平性

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

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

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

Generalization Properties of hyper-RKHS and its Applications

ハイパーRKHSの一般化特性とその応用

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

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

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

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

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

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

A Contextual Bandit Bake-off

コンテクスト・バンディット・ベイクオフ

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

MushroomRL: Simplifying Reinforcement Learning Research

MushroomRL:強化学習研究の簡素化

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

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

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

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

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

Bandit Convex Optimization in Non-stationary Environments

非定常環境でのバンディット凸最適化

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

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

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

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

Empirical Bayes Matrix Factorization

経験的ベイズ行列の因数分解

Some Theoretical Insights into Wasserstein GANs

Wasserstein GANsに関する理論的洞察

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

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

An Importance Weighted Feature Selection Stability Measure

重要度加重特徴選択の安定性測度

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

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

A Lyapunov Analysis of Accelerated Methods in Optimization

最適化における加速法のLyapunov解析

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

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

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

mvlearn: Multiview Machine Learning in Python

mvlearn: Python でのマルチビュー機械学習

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

Beyond English-Centric Multilingual Machine Translation

英語中心の多言語機械翻訳を超えて

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

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

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

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

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

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

OpenML-Python: an extensible Python API for OpenML

OpenML-Python: OpenML 用の拡張可能な Python API

Adaptive estimation of nonparametric functionals

ノンパラメトリック汎関数の適応推定

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Statistical Query Lower Bounds for Tensor PCA

Tensor PCA の統計クエリの下限

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

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

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

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

POT: Python Optimal Transport

POT:Python最適輸送

ChainerRL: A Deep Reinforcement Learning Library

ChainerRL:深層強化学習ライブラリ

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

Attention is Turing-Complete

注目はチューリング-コンプリート

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)

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

Prediction against a limited adversary

限られた敵対者に対する予測

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

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

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

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

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

Approximate Newton Methods

近似ニュートン法

Dynamic Tensor Recommender Systems

ダイナミックテンソルレコメンダーシステム

Sparse Tensor Additive Regression

スパース テンソル加法回帰

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

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

Stochastic Proximal AUC Maximization

確率的近位AUC最大化

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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 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

RaSE: Random Subspace Ensemble Classification

RaSE: ランダム部分空間アンサンブル分類

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

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

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

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

Residual Energy-Based Models for Text

テキストの残留エネルギーベースモデル

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

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

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

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

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

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

Asynchronous Online Testing of Multiple Hypotheses

複数の仮説の非同期オンラインテスト

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

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

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

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

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

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

Finite Time LTI System Identification

有限時間 LTI システムの同定

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

Entangled Kernels – Beyond Separability

絡み合ったカーネル – 分離可能性を超えて

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

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 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

Aggregated Hold-Out

アグリゲート・ホールドアウト

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

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

Continuous Time Analysis of Momentum Methods

モメンタム法の連続時間解析

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Domain Generalization by Marginal Transfer Learning

周辺転移学習による領域一般化

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

Volume 23 (Year: 2022 / Papers: 351)

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

Approximate Bayesian Computation via Classification

分類による近似ベイズ計算

OMLT: Optimization & Machine Learning Toolkit

OMLT: 最適化 & 機械学習ツールキット

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

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

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

Constraint Reasoning Embedded Structured Prediction

制約推論、埋め込み構造化予測

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

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

SGD with Coordinate Sampling: Theory and Practice

座標サンプリングによるSGD:理論と実践

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

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

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

Interval-censored Hawkes processes

インターバル打ち切りホークス過程

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

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

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

Fully General Online Imitation Learning

完全に一般的なオンライン模倣学習

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

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

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

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

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

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

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

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

On Mixup Regularization

Mixup正則化について

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

Convergence Rates for Gaussian Mixtures of Experts

専門家のガウス混合の収束率

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

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

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

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

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

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

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

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

Oracle Complexity in Nonsmooth Nonconvex Optimization

非平滑非凸最適化における Oracle の複雑性

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

Nystrom Regularization for Time Series Forecasting

時系列予測のための Nystrom 正則化

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

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

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

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

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

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

Tree-Values: Selective Inference for Regression Trees

tree-values: 回帰ツリーの選択的推論

Variational Inference in high-dimensional linear regression

高次元線形回帰における変分推論

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

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

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

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

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

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

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

Stable Classification

安定した分類

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

On the Convergence Rates of Policy Gradient Methods

政策勾配法の収束率について

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

Generalized Resubstitution for Classification Error Estimation

分類誤差推定のための一般化再代入

Convergence Guarantees for the Good-Turing Estimator

グッドチューリング推定量の収束保証

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

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

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

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

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

The Weighted Generalised Covariance Measure

重み付き一般化共分散測度

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

Fast Stagewise Sparse Factor Regression

高速ステージワイズスパース因子回帰

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

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

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

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

Functional Linear Regression with Mixed Predictors

混合予測子による関数型線形回帰

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

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

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

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

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

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

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

Tree-Based Models for Correlated Data

相関データのツリーベースモデル

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MALTS: Matching After Learning to Stretch

MALTS:ストレッチを学んだ後のマッチング

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

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

Nonparametric Principal Subspace Regression

ノンパラメトリック主部分空間回帰

KoPA: Automated Kronecker Product Approximation

KoPA: 自動クロネッカー製品近似

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

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

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

Gaussian Process Boosting

ガウスプロセスブースティング

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

Multi-Task Dynamical Systems

マルチタスクダイナミックシステム

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

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

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

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

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

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

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

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

Behavior Priors for Efficient Reinforcement Learning

効率的な強化学習のための行動事前確率

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

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

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

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

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

Learning Operators with Coupled Attention

結合された注意によるオペレータの学習

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

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

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

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

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

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

tntorch: Tensor Network Learning with PyTorch

tntorch: PyTorch によるテンソルネットワーク学習

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

InterpretDL: Explaining Deep Models in PaddlePaddle

InterpretDL: PaddlePaddle のディープ モデルの説明

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

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

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

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

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

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

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

Learning to Optimize: A Primer and A Benchmark

最適化の学習:入門書とベンチマーク

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

Adversarial Classification: Necessary Conditions and Geometric Flows

敵対的分類:必要条件と幾何学的流れ

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

A Primer for Neural Arithmetic Logic Modules

神経演算論理モジュールの入門書

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Unbiased estimators for random design regression

ランダム設計回帰の不偏推定量

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

Improved Classification Rates for Localized SVMs

ローカライズされた SVM の分類率の向上

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

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

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

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

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

Structure Learning for Directed Trees

有向樹木の構造学習

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

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。

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

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

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

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

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

Universal Approximation of Functions on Sets

集合上の関数の普遍近似

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

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

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

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

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

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

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

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 Perturbation-Based Kernel Approximation Framework

摂動ベースのカーネル近似フレームワーク

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

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

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

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

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

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

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

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

Manifold Coordinates with Physical Meaning

物理的意味を持つ多様体座標

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

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

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

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

Power Iteration for Tensor PCA

テンソル PCA の累乗反復

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

Neural Estimation of Statistical Divergences

統計的発散の神経推定

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

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

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

Depth separation beyond radial functions

放射状関数を超えた深さの分離

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

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

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

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

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

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

Cauchy–Schwarz Regularized Autoencoder

コーシー・シュワルツ正則化オートエンコーダ

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

The Two-Sided Game of Googol

グーゴルの両面ゲーム

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

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

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

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

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

IALE: Imitating Active Learner Ensembles

IALE:アクティブラーナーアンサンブルの模倣

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

Globally Injective ReLU Networks

グローバルインジェクションReLUネットワーク

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

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

Sufficient reductions in regression with mixed predictors

混合予測子による回帰の十分な削減

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

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

Distributed Learning of Finite Gaussian Mixtures

有限ガウス混合の分散学習

PECOS: Prediction for Enormous and Correlated Output Spaces

PECOS:巨大で相関のある出力空間の予測

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Generalized Sparse Additive Models

一般化スパース加法モデル

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

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

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?

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

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

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

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

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

Sparse Additive Gaussian Process Regression

スパース加法ガウス過程回帰

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

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 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

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

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

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

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

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

LinCDE: Conditional Density Estimation via Lindsey’s Method

LinCDE: Lindsey 法による条件付き密度推定

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)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

The Correlation-assisted Missing Data Estimator

相関支援欠損データ推定量

Structure-adaptive Manifold Estimation

構造適応多様体推定

(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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)

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

Novel Min-Max Reformulations of Linear Inverse Problems

線形逆問題の新規最小‐最大再定式化

Data-Derived Weak Universal Consistency

データ派生の弱いユニバーサル整合性

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

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

On Biased Stochastic Gradient Estimation

バイアス確率的勾配推定について

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

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

Evolutionary Variational Optimization of Generative Models

生成モデルの進化的変分最適化

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

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

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

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

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

A Stochastic Bundle Method for Interpolation

内挿のための確率的バンドル法

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

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

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

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

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

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

Deep Learning in Target Space

ターゲット空間での深層学習

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

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

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

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

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

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

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

Volume 24 (Year: 2023 / Papers: 400)

Foundation Models and Fair Use

基礎モデルとフェアユース

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

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

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

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

Adaptive Learning of Density Ratios in RKHS

RKHSにおける密度比の適応学習

Revisiting inference after prediction

予測後の推論の再検討

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

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

Hierarchical Kernels in Deep Kernel Learning

深層カーネル学習における階層カーネル

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

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

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

Distributed Statistical Inference under Heterogeneity

不均一性下での分散統計的推論

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

A Permutation-Free Kernel Independence Test

順列フリーのカーネル独立性テスト

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MAUVE Scores for Generative Models: Theory and Practice

生成モデルのMAUVEスコア:理論と実践

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

The Geometry and Calculus of Losses

損失の幾何学と計算

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

Topological Hidden Markov Models

トポロジカル隠れマルコフモデル

Compression, Generalization and Learning

圧縮、一般化、学習

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Bandit problems with fidelity rewards

忠実度報酬に関するバンディットの問題

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

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

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

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

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

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

Scale Invariant Power Iteration

スケール不変電力反復

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

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

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

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

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

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

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

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

The Measure and Mismeasure of Fairness

公平性の尺度と誤認

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

Prediction Equilibrium for Dynamic Network Flows

動的ネットワークフローの予測平衡

Dimension Reduction and MARS

次元削減とMARS

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

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

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

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

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

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

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

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

Sensitivity-Free Gradient Descent Algorithms

感度フリー勾配降下アルゴリズム

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Near-Optimal Weighted Matrix Completion

最適に近い重み付け行列の完了

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

The Bayesian Learning Rule

ベイズ学習ルール

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

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

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

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

On Biased Compression for Distributed Learning

分散学習のためのバイアス圧縮について

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

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

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

Distributed Sparse Regression via Penalization

ペナルティ化による分散スパース回帰

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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?

Nearest Neighbor Dirichlet Mixtures

最近傍ディリクレ混合

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

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

Multi-view Collaborative Gaussian Process Dynamical Systems

マルチビュー協調型ガウス過程力学系

Fairlearn: Assessing and Improving Fairness of AI Systems

Fairlearn:AIシステムの公平性の評価と改善

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

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

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

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

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

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

Convex Reinforcement Learning in Finite Trials

有限試行における凸強化学習

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

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

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

Graph Attention Retrospective

グラフ・アテンション・レトロスペクティブ

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

Selection by Prediction with Conformal p-values

共形 p 値による予測による選択

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

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

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

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

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

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

Scalable Computation of Causal Bounds

因果境界のスケーラブルな計算

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

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

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

Strategic Knowledge Transfer

戦略的な知識の伝達

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

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

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

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

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

Autoregressive Networks

自己回帰ネットワーク

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

Limits of Dense Simplicial Complexes

高密度単純錯体の限界

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

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

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

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

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

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

Adaptation Augmented Model-based Policy Optimization

適応拡張モデルに基づく政策最適化

GANs as Gradient Flows that Converge

収束する勾配フローとしての GAN

Random Forests for Change Point Detection

変化点検出のためのランダムフォレスト

Least Squares Model Averaging for Distributed Data

分散データの最小二乗モデルの平均化

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

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 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

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

GFlowNet Foundations

GFlowNet の基礎

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MMD Aggregated Two-Sample Test

MMDアグリゲート2サンプルテスト

Divide-and-Conquer Fusion

ディバイド・アンド・コンカー・フュージョン

PAC-learning for Strategic Classification

戦略的分類のためのPAC学習

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

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

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

The Proximal ID Algorithm

近位IDアルゴリズム

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

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

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

Metrizing Weak Convergence with Maximum Mean Discrepancies

最大平均不一致による弱収束の計測

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

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

Factor Graph Neural Networks

因子グラフニューラルネットワーク

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

Variational Inference for Deblending Crowded Starfields

混雑した星空を解読するための変分推論

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

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

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

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

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

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

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

Incremental Learning in Diagonal Linear Networks

対角線形ネットワークにおける増分学習

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

DART: Distance Assisted Recursive Testing

DART: 距離支援再帰的テスト

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

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

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

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 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

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

Flexible Model Aggregation for Quantile Regression

分位点回帰のための柔軟なモデル集計

q-Learning in Continuous Time

連続時間でのq-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

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

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

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

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

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

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

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

Selective inference for k-means clustering

k-meansクラスタリングの選択的推論

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

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

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

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

Stochastic Optimization under Distributional Drift

分布ドリフト下での確率最適化

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

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

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

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

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

Optimal Convergence Rates for Distributed Nystroem Approximation

分散ニストローム近似の最適収束率

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

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

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

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

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

Sparse GCA and Thresholded Gradient Descent

スパース GCA としきい値勾配降下法

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

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

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

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

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 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

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

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

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

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

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

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

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

Minimal Width for Universal Property of Deep RNN

Deep RNNの普遍的な性質のための最小幅

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

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

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

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

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

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

Generalization Bounds for Adversarial Contrastive Learning

敵対的対照学習の一般化限界

The Implicit Bias of Benign Overfitting

良性の過学習の暗黙のバイアス

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

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

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

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

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

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

Concentration analysis of multivariate elliptic diffusions

多変量楕円拡散の濃度解析

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

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

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

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

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

FedLab: A Flexible Federated Learning Framework

FedLab:柔軟な連合学習フレームワーク

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

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

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

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

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

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

Decentralized Learning: Theoretical Optimality and Practical Improvements

分散型学習:理論的最適性と実践的改善

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

Recursive Quantile Estimation: Non-Asymptotic Confidence Bounds

再帰的分位点推定: 非漸近信頼限界

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

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

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

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

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

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

Online Optimization over Riemannian Manifolds

リーマン多様体上のオンライン最適化

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Privacy-Aware Rejection Sampling

プライバシーに配慮した拒否サンプリング

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

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?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Monotonic Alpha-divergence Minimisation for Variational Inference

変分推論のための単調α‐発散最小化

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

The d-Separation Criterion in Categorical Probability

カテゴリカル確率におけるd-分離基準

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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?

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

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

Sparse PCA: a Geometric Approach

スパース PCA: 幾何学的アプローチ

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

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

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

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

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

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

Discrete Variational Calculus for Accelerated Optimization

加速最適化のための離散変分計算

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

Bayesian Data Selection

ベイジアンデータの選択

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

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

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

Regularized Joint Mixture Models

正則化されたジョイント混合モデル

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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 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

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

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

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

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

Bayesian Spiked Laplacian Graphs

ベイジアン スパイク ラプラシアン グラフ

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

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

Volume 25 (Year: 2024 / Papers: 290)

skscope: Fast Sparsity-Constrained Optimization in Python

skscope: Python での高速スパース性制約最適化

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Desiderata for Representation Learning: A Causal Perspective

表現学習の要件: 因果的観点

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

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

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

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

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

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

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

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

On Regularized Radon-Nikodym Differentiation

正則化ラドン-ニコジム分化について

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Gaussian Interpolation Flows

ガウス補間フロー

Gaussian Mixture Models with Rare Events

まれなイベントを持つガウス混合モデル

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

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

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

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

Label Alignment Regularization for Distribution Shift

配布シフトのラベル配置正則化

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

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

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

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?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Continuous Prediction with Experts’ Advice

専門家のアドバイスによる連続予測

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

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

Split Conformal Prediction and Non-Exchangeable Data

分割共形予測と交換不可能なデータ

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

Sparse Graphical Linear Dynamical Systems

スパースグラフィカル線形力学系

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

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

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

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

Understanding Entropic Regularization in GANs

GAN のエントロピー正則化の理解

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

Learning from many trajectories

多くの軌跡から学ぶ

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Parallel-in-Time Probabilistic Numerical ODE Solvers

時間並列確率数値 ODE ソルバー

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Differentially Private Topological Data Analysis

差分プライベートトポロジカルデータ解析

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

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

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

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

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

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

Volterra Neural Networks (VNNs)

ボルテラ ニューラル ネットワーク (VNN)

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

Bayesian Regression Markets

ベイズ回帰市場

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

An Analysis of Quantile Temporal-Difference Learning

分位点時間差分学習の解析

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Kernel Thinning

カーネルの薄化

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

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

Statistical Inference for Fairness Auditing

公正性監査のための統計的推論

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

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

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

A Variational Approach to Bayesian Phylogenetic Inference

ベイズ系統推定への変分アプローチ

Fat-Shattering Dimension of k-fold Aggregations

kフォールド凝集体の脂肪粉砕次元

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

Neural Feature Learning in Function Space

関数空間における神経特徴学習

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

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

Fixed points of nonnegative neural networks

非負のニューラルネットワークの固定点

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

A Survey on Multi-player Bandits

マルチプレイバンディットに関する調査

Transport-based Counterfactual Models

トランスポートベースの反事実モデル

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

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

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

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

Bagging Provides Assumption-free Stability

バギングは仮定のない安定性を提供します

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

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

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

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

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

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

Spectral learning of multivariate extremes

多変量極値のスペクトル学習

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

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

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

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

Generative Adversarial Ranking Nets

敵対的生成ランキングネット

Predictive Inference with Weak Supervision

弱い監視による予測推論

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

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

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

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

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

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

Stable Implementation of Probabilistic ODE Solvers

確率的ODEソルバーの安定した実装

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

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

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

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

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

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?

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

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

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

AMLB: an AutoML Benchmark

AMLB: AutoML のベンチマーク

Materials Discovery using Max K-Armed Bandit

Max K-Armed Bandit を使用した材料の発見

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

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

Scaling Speech Technology to 1,000+ Languages

音声技術を1,000+言語に拡張

MAP- and MLE-Based Teaching

MAPおよびMLEベースの教育

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

On the Learnability of Out-of-distribution Detection

分布外検出の学習可能性について

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 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

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

ptwt – The PyTorch Wavelet Toolbox

ptwt – PyTorch ウェーブレット ツールボックス

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

Functional Directed Acyclic Graphs

関数有向非巡回グラフ

Unlabeled Principal Component Analysis and Matrix Completion

ラベルなし主成分分析と行列補完

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

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

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

Data Summarization via Bilevel Optimization

バイレベル最適化によるデータ要約

Pareto Smoothed Importance Sampling

パレート平滑化重要度サンプリング

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

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

Tangential Wasserstein Projections

タンジェンシャル ワッサースタイン投影法

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

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

On Unbiased Estimation for Partially Observed Diffusions

部分観測拡散の偏りなし推定について

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

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

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

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

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

Causal-learn: Causal Discovery in Python

因果学習:Pythonでの因果関係の発見

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)

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

Data Thinning for Convolution-Closed Distributions

畳み込み閉分布のデータ間引き

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Effect-Invariant Mechanisms for Policy Generalization

政策一般化のための効果不変メカニズム

Pygmtools: A Python Graph Matching Toolkit

pygmtools: Python グラフマッチングツールキット

Heterogeneous-Agent Reinforcement Learning

異種エージェント強化学習

Sample-efficient Adversarial Imitation Learning

サンプル効率の良い敵対的模倣学習

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

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

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

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

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

On Tail Decay Rate Estimation of Loss Function Distributions

損失関数分布の裾部減衰率推定

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

Post-Regularization Confidence Bands for Ordinary Differential Equations

常微分方程式の正則化後の信頼帯

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

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

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

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

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

On Sufficient Graphical Models

十分なグラフィカルモデルについて

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 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

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

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

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

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

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

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

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

Decorrelated Variable Importance

非相関変数の重要度

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

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

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

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

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

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

Journal of Machine Learning Research Papers: 論文一覧

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