統計学 - 機械学習

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

機械学習生成モデルの評価：ノンパラメトリックアプローチ

生成モデルを非パラメトリックテストを使って評価する新しい方法。

Samuele Grossi, Marco Letizia, Riccardo Torre

2025-05-31T08:17:42+00:00 ― 1 分で読む

機械学習協働学習フレームワーク：新しいアプローチ

エージェントがチームワークとフィードバックを通じて推定を改善する方法。

Getachew K Befekadu

2025-05-31T06:55:04+00:00 ― 1 分で読む

アプリケーションLMICsの経済変化への新しいアプローチ

データの課題にも関わらず、経済の変化を分析するための革新的な方法。

Ronald Katende

2025-05-31T00:01:54+00:00 ― 1 分で読む

最適化と制御エクストラ勾配法：複雑な問題解決の鍵

エクストラ勾配法を見つけて、その最適化問題を解く上での役割を知ろう。

Quoc Tran-Dinh, Nghia Nguyen-Trung

2025-05-30T22:39:16+00:00 ― 1 分で読む

機械学習予測モデルにおける条件付きカバレッジの改善

新しい方法が高リスクな状況で多様なグループの予測信頼性を向上させる。

Ruijiang Gao, Mingzhang Yin, James McInerney

2025-05-30T19:54:00+00:00 ― 0 分で読む

方法論ペルーでの米の収穫量を最新技術で予測する

この研究は、ペルーの米生産を予測するためのデータ駆動型手法を調べてるよ。

Rita Rocio Guzman-Lopez, Luis Huamanchumo, Kevin Fernandez

2025-05-30T17:08:44+00:00 ― 1 分で読む

機械学習条件付き生成モデル：データを正確に形作る

条件付き生成モデルがさまざまなアプリケーションに合わせたデータをどのように作るかを探ってみよう。

Hanwen Huang

2025-05-30T15:46:06+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識PEFT手法で深度推定を改善する

深度推定の精度と不確実性のためのパラメータ効率的なファインチューニングを探る。

Richard D. Paul, Alessio Quercia, Vincent Fortuin

2025-05-30T14:23:28+00:00 ― 1 分で読む

機械学習DCGDを使って物理に基づいたニューラルネットワークを強化する

物理情報ニューラルネットワークのトレーニングを改善する新しい方法。

Youngsik Hwang, Dong-Young Lim

2025-05-30T06:07:40+00:00 ― 1 分で読む

機械学習エンベッドとエミュレートを使った効率的なパラメータ推定

シミュレーションを使った複雑なシステムのパラメータ推定を速くする新しいアプローチ。

Ruoxi Jiang, Peter Y. Lu, Rebecca Willett

2025-05-30T04:45:02+00:00 ― 1 分で読む

機械学習半教師あり学習における確証バイアスへの対処

機械学習における擬似ラベル学習のバランスを取るためのフレームワーク。

Yu Wang, Yuxuan Yin, Peng Li

2025-05-30T03:22:24+00:00 ― 1 分で読む

機械学習サプライチェーンの予測安定性を向上させる

予測の安定性を高めつつ、ビジネスプランニングの精度を維持する方法。

Daan Caljon, Jeff Vercauteren, Simon De Vos

2025-05-30T01:59:46+00:00 ― 1 分で読む

機械学習非正規分布からの学習：概要と技術

この記事では、ノイズ対比推定を使って非正規化分布を学習する方法について話してるよ。

J. Jon Ryu, Abhin Shah, Gregory W. Wornell

2025-05-30T00:37:08+00:00 ― 1 分で読む

機械学習機械学習の適応性を向上させる新しいフレームワーク

動的な環境での機械学習を強化するためのグラフベースのアプローチ。

Han Wang, Yixuan Li

2025-05-29T23:14:30+00:00 ― 1 分で読む

機械学習イベント予測フレームワークの進展

新しいモデルが時間にわたるイベントの予測効率を向上させる。

Aristeidis Panos

2025-05-29T21:51:52+00:00 ― 1 分で読む

定量的手法DNAプロファイリングにおけるシャプレー値の理解

シャープレイ値はDNAプロファイリングや関連分野での意思決定を向上させる。

Lauren Elborough, Duncan Taylor, Melissa Humphries

2025-05-29T20:29:14+00:00 ― 1 分で読む

機械学習高次元データにおけるニューラルネットワーク

神経ネットワークが分類タスクの高次元の課題にどう取り組むかを探る。

Andres Felipe Lerma-Pineda, Philipp Petersen, Simon Frieder

2025-05-29T19:06:36+00:00 ― 0 分で読む

機械学習特徴学習を通じて神経のパフォーマンスを向上させる

研究は、特徴学習がニューラルネットワークのパフォーマンスを効果的に向上させることを強調している。

Blake Bordelon, Alexander Atanasov, Cengiz Pehlevan

2025-05-29T17:43:58+00:00 ― 0 分で読む

機械学習機能豊かなツリーベースの分類器で分類精度を向上させる

新しい手法が、関数分析を使って高次元時系列データの分類を強化するよ。

Fabrizio Maturo, Annamaria Porreca

2025-05-29T16:21:20+00:00 ― 1 分で読む