統計学 - 機械学習

機械学習STVNNを使った多変量時系列分析の進展

STVNNは、時間をかけて複雑なデータを分析するための強力なソリューションを提供するよ。

Andrea Cavallo, Mohammad Sabbaqi, Elvin Isufi

2025-06-03T20:06:24+00:00 ― 1 分で読む

方法論CVTMLEを使った因果推論の進展

CVTMLEは、研究における信頼できる因果推定のためにTMLEとクロスバリデーションを組み合わせてるんだ。

Matthew J. Smith, Rachael V. Phillips, Camille Maringe

2025-06-03T15:56:04+00:00 ― 1 分で読む

機械学習次世代時系列予測法

新しいアプローチが時系列分析の予測精度を向上させる。

Yu Chen, Marin Biloš, Sarthak Mittal

2025-06-03T11:45:44+00:00 ― 1 分で読む

計算複雑性スムーズブースティング：機械学習の新しいアプローチ

この記事では、スムーズブースティングとそのモデルトレーニングにおける利点について探るよ。

Guy Blanc, Alexandre Hayderi, Caleb Koch

2025-06-03T10:55:40+00:00 ― 1 分で読む

計算物理学粗密度分子動力学モデルの進展

新しい方法で複雑な粒子の相互作用のシミュレーション精度がアップしたよ。

Liyao Lyu, Huan Lei

2025-06-03T10:05:36+00:00 ― 1 分で読む

機械学習可変重み付けでナイーブベイズ分類器の性能向上

新しい手法がナイーブベイズ分類器の効率を向上させるために変数の重みを推定するんだ。

Carine Hue, Marc Boullé

2025-06-03T08:25:28+00:00 ― 1 分で読む

機械学習LMM-VAEを使った縦断データ分析の進展

新しいモデルが複数の共変量を持つ縦断データセットの分析を改善する。

Priscilla Ong, Manuel Haußmann, Otto Lönnroth

2025-06-03T07:35:24+00:00 ― 1 分で読む

機械学習シンプルなプログラムでニューラルネットワークを理解する

ニューラルネットワークがプログラミングの概念をどう真似して効果的な予測をするか学ぼう。

Sourav Chatterjee, Timothy Sudijono

2025-06-03T00:04:48+00:00 ― 1 分で読む

機械学習深層学習における近似と一般化のバランス

この記事では、近似と一般化をうまく組み合わせるニューラルネットワークについて話してるよ。

Ruiyang Hong, Anastasis Kratsios

2025-06-02T23:14:44+00:00 ― 1 分で読む

機械学習深いガウス過程：予測への新しいアプローチ

深いガウス過程が複雑なデータの関係を扱うことで予測をどう改善するかを探る。

Qiuxian Meng, Yongyou Zhang

2025-06-02T22:24:40+00:00 ― 1 分で読む

機械学習機械学習におけるデータサブセット選択の新しいアプローチ

革新的なフレームワークが機械学習モデルのデータ選択効率を高める。

Eeshaan Jain, Tushar Nandy, Gaurav Aggarwal

2025-06-02T21:34:36+00:00 ― 1 分で読む

機械学習ニューラルネットワークにおける対称性と効率の組み合わせ

対称性と構造化行列を使った神経ネットワークの新しいアプローチ。

Ashwin Samudre, Mircea Petrache, Brian D. Nord

2025-06-02T20:44:32+00:00 ― 1 分で読む

計算物理学機械学習によるマイクロマグネティクスの進展

機械学習は、磁気シミュレーションのための革新的な解決策でマイクロマグネティクスを変革する。

Sebastian Schaffer, Thomas Schrefl, Harald Oezelt

2025-06-02T14:04:00+00:00 ― 1 分で読む

社会と情報ネットワークネットワークメトリクスを使ってサッカーの試合結果を予測する

複雑ネットワークと機械学習を使ってサッカーの試合結果を予測する研究。

Eduardo Alves Baratela, Felipe Jordão Xavier, Thomas Peron

2025-06-02T11:33:48+00:00 ― 1 分で読む

機械学習拡散モデルにおけるガイダンスの影響

拡散モデルを通じたデータ生成の形成におけるガイダンスの役割を調べる。

Muthu Chidambaram, Khashayar Gatmiry, Sitan Chen

2025-06-02T10:43:44+00:00 ― 0 分で読む

機械学習ニューラルネットワークを使ったベイズ推論の進展

データ推定を改善するために、深層学習とベイズ手法の統合を探ってる。

Aayush Karan, Kulin Shah, Sitan Chen

2025-06-02T09:53:40+00:00 ― 1 分で読む

機械学習量子認知学習：データ分析への新しいアプローチ

量子認知学習は、データの分析方法を変えて、ノイズをうまく処理するようにする。

Luca Candelori, Alexander G. Abanov, Jeffrey Berger

2025-06-02T09:03:36+00:00 ― 1 分で読む

機械学習テスト時の増強を最適化して予測を改善する

重み付きテストタイムオーギュメンテーション法で予測を強化する。

Masanari Kimura, Howard Bondell

2025-06-02T08:13:32+00:00 ― 1 分で読む

機械学習機械学習におけるモデルのリコースに対するユーザー中心のアプローチ

機械学習の結果を変更するためのユーザーの好みを理解する方法。

Kaivalya Rawal, Himabindu Lakkaraju

2025-06-02T00:42:56+00:00 ― 1 分で読む

機械学習統計物理を通してニューラルネットワークを理解する

この記事では、統計物理学が神経ネットワークの学習を理解するのにどう役立つかを探る。

Hugo Cui

2025-06-01T23:52:52+00:00 ― 1 分で読む

機械学習データ分析における物理インフォームドモデルの進展

物理の原則をデータ駆動型の手法と組み合わせて、モデルを改善する。

Oliver Hamelijnck, Arno Solin, Theodoros Damoulas

2025-06-01T23:02:48+00:00 ― 1 分で読む

機械学習バイオメディカルデータ分析における特徴の重要性の再評価

新しい研究によると、パフォーマンスが低いモデルでも特徴の重要性について貴重なインサイトを提供できるんだって。

Youngro Lee, Giacomo Baruzzo, Jeonghwan Kim

2025-06-01T22:12:44+00:00 ― 1 分で読む

機械学習ランダムサンプリング技術でDeepONetを強化する

新しいトレーニング方法が、複雑な予測のためのDeepONetの効率と精度を向上させた。

Sharmila Karumuri, Lori Graham-Brady, Somdatta Goswami

2025-06-01T21:22:40+00:00 ― 1 分で読む

統計ファイナンスディープラーニングを使った株価予測の分析

研究がディープラーニング技術を使った株価予測の洞察を明らかにしたよ。

Kyungsub Lee

2025-06-01T17:12:20+00:00 ― 1 分で読む

太陽・恒星天体物理学太陽フレア予測の進展

新しい方法が太陽フレアの予測を改善して、宇宙飛行士や技術の安全性を高めるんだ。

MohammadReza EskandariNasab, Shah Muhammad Hamdi, Soukaina Filali Boubrahimi

2025-06-01T13:52:04+00:00 ― 1 分で読む

機械学習因果モデルテストの進展

新しい方法が隠れた変数を使った因果モデルのテスト効率を高めてるよ。

Hyunchai Jeong, Adiba Ejaz, Jin Tian

2025-06-01T12:11:56+00:00 ― 1 分で読む

機械学習より良い説明可能なAI手法の必要性

現在の説明可能なAIの手法は、明確さや信頼性において不足している。

Stefan Haufe, Rick Wilming, Benedict Clark

2025-06-01T11:21:52+00:00 ― 1 分で読む

数値解析ベイズフィルタリング：状態推定のツール

ベイズフィルタリングがノイズの多い観測をどうやって扱って、システムの状態を推定するかを学ぼう。

Kasper Bågmark, Adam Andersson, Stig Larsson

2025-06-01T10:31:48+00:00 ― 1 分で読む

機械学習新しい方法がLLMにおけるメンバーシップ推測攻撃に対処する

研究者たちは、大規模言語モデルのプライバシーリスクに対するコスト効果の高いアプローチを提案している。

Rongting Zhang, Martin Bertran, Aaron Roth

2025-06-01T09:41:44+00:00 ― 1 分で読む

量子物理学量子機械学習と薬の発見

量子機械学習は量子コンピューティングと薬の発見を組み合わせて、効率的な解決策を提供するんだ。

Anthony M. Smaldone, Yu Shee, Gregory W. Kyro

2025-06-01T08:01:36+00:00 ― 1 分で読む

計量経済学電力需要の価格弾力性分析

価格が電力需要にどんな影響を与えるか、先進的な推定技術を使って見てみる。

Silvana Tiedemann, Jorge Sanchez Canales, Felix Schur

2025-06-01T04:41:20+00:00 ― 1 分で読む

機械学習機械学習モデルの分布シフトへの対処

配分のシフトの課題とそれが予測に与える影響についての考察。

Alex Nguyen, David J. Schwab, Vudtiwat Ngampruetikorn

2025-06-01T03:51:16+00:00 ― 1 分で読む

機械学習データ分析における不確実性定量化の進展

適応的な適合推論と信頼性のあるデータ予測のための信頼度予測器を探求しよう。

Johan Hallberg Szabadváry

2025-06-01T03:01:12+00:00 ― 1 分で読む

機械学習調和パス積分拡散：新しいサンプリング方法

H-PIDを紹介するよ。複雑なデータ分布から効率的にサンプリングする方法だ。

Hamidreza Behjoo, Michael Chertkov

2025-06-01T00:31:00+00:00 ― 1 分で読む

機械学習より大きなモデルのための機械学習トレーニングの適応

より大きな機械学習モデルを効果的に訓練するための新しい方法を探る。

Lechao Xiao

2025-05-31T23:40:56+00:00 ― 1 分で読む

機械学習オペレーターのためのコンテキストバンディットの簡素化

コンテキストバンディットシステムを理解するための使いやすいツール。

Andrew Maher, Matia Gobbo, Lancelot Lachartre

2025-05-31T22:50:52+00:00 ― 1 分で読む

機械学習DrMMD技術でデータモデリングを進化させる

DrMMDとそのデータ分布モデル改善への応用についての見解。

Zonghao Chen, Aratrika Mustafi, Pierre Glaser

2025-05-31T22:00:48+00:00 ― 1 分で読む

機械学習時系列予測技術の進展

適応的コンフォーマル推論が予測におけるマルチステップ予測をどう改善するか学ぼう。

Johan Hallberg Szabadváry

2025-05-31T21:10:44+00:00 ― 1 分で読む

機械学習複雑システムにおける部分的観測からのダイナミクス学習

ノイズの多い双線形測定から動的を推定する研究。

Yahya Sattar, Yassir Jedra, Sarah Dean

2025-05-31T11:02:58+00:00 ― 0 分で読む

機械学習因果効果の推定：重みと表現

重みや学習した表現を通じた因果効果の推定に関する深い考察。

Oscar Clivio, Avi Feller, Chris Holmes

2025-05-31T09:40:20+00:00 ― 1 分で読む