Статистические данные > Машинное обучение [представлено 16 сентября 2026 года] Название: " Учеба субманифоллов для последующего расчета на графики продуктов Random Dot &q бывшего продукта, часть 1: Theory View Abstract: Мы предлагаем рамки для ограниченного вывода по случайным графикам продуктов точек, скрытые позиции которых находятся на неизвестном маломерном комплекте поддержки. Что касается общих проблем с принятием решений, то мы предлагаем правила полуконтролируемого принятия решений, в которых используются вспомогательные данные для получения поддержки по многим направлениям. В частности, в наших правилах используется процедура обучения изокартового коллектора для построения низкомерного евклидного представления наблюдаемого графика, на котором пространство изометрически инвариантно картирует конфигурацию точек действия. Мы изучаем поведение предлагаемых правил по мере увеличения количества вспомогательных данных, отобранных из неизвестного множества поддерживающих элементов. Мы показываем, что по мере увеличения размера вспомогательной пробы риск полуконтролируемого правила совпадает с риском оракулового правила, которое опирается на максимальное количество низкомерной эвклидианской структуры, которая может быть получена из опорного коллектора. Примеры, виды применения и симуляционные исследования откладываются до продолжения. Текущий контекст просмотра: stat.ML ссылки и цитаты Загрузка... Библиографический и цитационно-инструментальный библиолог (Что является…
Субманфлапсы для последующего вывода на графики случайных продуктов, часть 1: Теория
arXiv: 2609.19357v1 Анонс Тип: новое резюме: Мы предлагаем рамки для вывода по случайным графикам продуктов с координатами, латентные позиции которых находятся на неизвестном низкомерном опорном коллекторе. Что касается общих проблем с принятием решений, то мы предлагаем правила полуконтролируемого принятия решений, в которых используются вспомогательные данные для получения поддержки по многим направлениям. В частности, в наших правилах используется процедура обучения изокартового коллектора для построения низкомерного евклидного представления наблюдаемого графика, на котором пространство изометрически инвариантно картирует конфигурацию точек действия. Мы изучаем поведение предлагаемых правил по мере увеличения количества вспомогательных данных, отобранных из неизвестного множества поддерживающих элементов. Мы показываем, что по мере увеличения размера вспомогательной пробы риск полуконтролируемого правила совпадает с риском оракулового правила, которое опирается на максимальное количество низкомерной эвклидианской структуры, которая может быть получена из опорного коллектора. Примерами, прикладными и имитационными исследованиями являются:
