#Sobolev

17 статей
arXiv Statistics
arXiv Statistics

Минимаксское сожаление по поводу обучения на базе Sobolev Kernel

arXiv: 2610.34045v1 Annualce Type: cross Briet: Мы изучаем минимаксный коэффициент сожалений по эпизодическому ядрезнению, где ожидаемая награда и плотность перехода относятся к пространству Soboleva ...

arXiv Statistics
4
Читать
arXiv Statistics
arXiv Statistics

Случайные прогнозы для спектральных алгоритмов: оптимальные показатели в нормах Sobolev

arXiv: 261 030,30948v 1 Annualte Type: New Humber: Random Provisions (RP) предлагает эффективный метод сокращения накладных расходов по расчетам и хранению при сохранении геометрической структуры данн...

arXiv Statistics
5
Читать
arXiv AI
arXiv AI

Нептуна: Всеобъемлющая система машинного обучения для определения критериев комплексных многоэтапных потоков

arXiv: 2607.22280v3 Тип анонсации: заменить перекрестное резюме: сжатые многофазные потоки, сопряженные с потрясениями и материальными интерфейсами, возникают в таких областях применения, как коллапс ...

arXiv AI
5
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Полуконтролируемое обучение на основе единых наборов данных

arXiv: 2610.25450v1 Annuate Type: новый резюме: Мы предлагаем моделировать облаки с единственными данными на субаналитические наборы и разработать подход к полуконтролируемому обучению в этой среде. О...

arXiv Machine Learning
1
Читать
arXiv Statistics
arXiv Statistics

Оптимальная оценка функции баллов с помощью декоративных ограничений

arXiv:2606.19084v3 Annualce Type: заменить резюме: Мы представляем статистическую теорию, объясняющую, почему эмпирическое сопоставление оценок может обеспечить минимаксимаксимальную оптимальную эффек...

arXiv Statistics
4
Читать
arXiv Statistics
arXiv Statistics

Неравенство концентрации для перекрестной проверки данных об отпуске

arXiv:2211,02424778v4 Тип уведомления: заменить резюме: В этой статье мы доказываем, что остойчивость оценки вместе с условием роста градиента ожидаемой установленной потери достаточна для установлени...

arXiv Statistics
2
Читать
arXiv Statistics
arXiv Statistics

Отбор проб с использованием коллективных переменных: анализ относительной погрешности при отборе зонтичных проб в общих условиях

arXiv: 2610.18717v1 Annualce Type: New Brieflow: Мы рассматриваем проблему оценки ожидаемой функции (наблюдаемой) в отношении высокомерного распределения вероятности при том предположении, что низкора...

arXiv Statistics
4
Читать
arXiv Statistics
arXiv Statistics

Источник: Оптимальная оценка и общие границы

arXiv:2610.51111v1 Вид уведомления: новое резюме: данные и регулирующие частичные дифференциальности уравнения (PDE) динамических систем непрерывного времени обеспечивают богатую структуру для статист...

arXiv Statistics
3
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Гармонический анализ и приближение функций Sobolev на квантовых входных пространствах

arXiv: 2610.13477v1 Аннонс Тип: перекрестное резюме: мы вычисляем приближенные скорости для функций Soboleva, определенных на сложной единичной сфере и сложном проектном пространстве, представляющей к...

arXiv Machine Learning
4
Читать
arXiv Statistics
arXiv Statistics

Коэффициент сокращения размеров столбов в нормах Sobolev и Bayesian производных оценках для бесконечных геометрических семей

arXiv:2608.11130v2 Annuate Type: заменить резюме: мы изучаем задний свертывание в норме позитивного порядка Soboleva и Bayesian производной оценки для бесконечно-мерных экспоненциального семейства. Мы...

arXiv Statistics
2
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Аппроксимация Невральных сетей: ставки Sobolev и доверительные границы

arXiv: 2610,02253v 1 Annualce Type: New Humber Abstract: Универсальная аппроксимация нейронных сетей само по себе не описывает размер сети, необходимый для точной случайной реализации. В этой работе м...

arXiv Machine Learning
3
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Не каждый термин добавляет новую структуру: Sobolev Novelty для символической регрессии

arXiv: 26009.32597v1 Annualce Type: New Humber: Simblical Responsibility (SR) имеет целью найти компактные и значимые математические уравнения на основе данных, но поиск обширного комбинаторного прост...

arXiv Machine Learning
1
Читать
arXiv Statistics
arXiv Statistics

Непараметрическая спектральная оценка плотности с использованием интерактивных механизмов в условиях местной дифференциальной конфиденциальности

arXiv:2504.00919v3 Аннонс Тип: заменить резюме: мы изучаем проблему оценки спектральной плотности стационарных временных рядов Гауссиан с учетом местных дифференциальных ограничений конфиденциальности...

arXiv Statistics
2
Читать
arXiv Statistics
arXiv Statistics

Ошибки в нормах Sobolev для приближения к нормальным нейронным сетям ReLU

arXiv: 2609.19937v1 Annuales Type: New Brieflow: Последние исследования показали, что гладкие функции могут быть хорошо приближены к нейронным сетям ReLU с нормальным ограничением для весов. Мы распро...

arXiv Statistics
3
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Аппроксимация межсезонной нервной сети в смешанных пространствах Sobolev

arXiv: 2609.05263v1 Аннонс Тип: перекрестное резюме: мы исследуем лучшее приближение смешанных пространств Soboleva к неглубоким нейронным сетям с нейронами в долл. США и общими функциями активации. С...

arXiv Machine Learning
3
Читать
arXiv AI
arXiv AI

Универсальная схема нелинейных операторов и их производные

arXiv:2605.15285v3 Тип анонсации: заменить перекрестное резюме: создание универсальных теоремов аппроксимации (UATs) для нелинейных операторов и их производных представляет собой основополагающую откр...

arXiv AI
2
Читать