:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Sheng, Deming, Henao, Ricardo
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Statistics Theory
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2505.03712
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Hamiltonian Monte Carlo with Asymmetrical Momentum Distributions
von: Ghosh, Soumyadip, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Distributionally-Constrained Adversaries in Online Learning
von: Blanchard, Moïse, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Statistical Learning Theory for Distributional Classification
von: Fiedler, Christian
Veröffentlicht: (2026)

Laplace Transform Based Low-Complexity Learning of Continuous Markov Semigroups
von: Kostic, Vladimir R., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Byzantine-Robust Distributed Sparse Learning Revisited
von: Wang, Yuxuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Deep Distributional Learning with Non-crossing Quantile Network
von: Shen, Guohao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Policy Learning with Distributional Welfare
von: Cui, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Learning Survival Models with Right-Censored Reporting Delays
von: Shikuri, Yuta, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SPDE Methods for Nonparametric Bayesian Posterior Contraction and Laplace Approximation
von: Alberola-Boloix, Enric, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Adaptive Refinement Protocols for Distributed Distribution Estimation under $\ell^p$-Losses
von: Yuan, Deheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Curious Price of Distributional Robustness in Reinforcement Learning with a Generative Model
von: Shi, Laixi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Out-of-Distribution Generalization of In-Context Learning: A Low-Dimensional Subspace Perspective
von: Kwon, Soo Min, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Unified View on Learning Unnormalized Distributions via Noise-Contrastive Estimation
von: Ryu, J. Jon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Distribution free M-estimation
von: Areces, Felipe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Diffusion Models Are Statistically Optimal for Learning Low-Dimensional Multi-Modal Distributions
von: Wu, Jingda, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Distribution Estimation under the Infinity Norm
von: Kontorovich, Aryeh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Transfer Learning for High-dimensional Quantile Regression with Distribution Shift
von: Bai, Ruiqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Extended Wasserstein-GAN Approach to Causal Distribution Learning: Density-Free Estimation and Minimax Optimality
von: Tamano, Shu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Principled Out-of-Distribution Generalization via Simplicity
von: Ge, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimal Convergence Analysis of DDPM for General Distributions
von: Jiao, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimal Ridge Regularization for Out-of-Distribution Prediction
von: Patil, Pratik, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sampling from the Mean-Field Stationary Distribution
von: Kook, Yunbum, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Frequentist Guarantees of Distributed (Non)-Bayesian Inference
von: Wu, Bohan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Functional Linear Regression of Cumulative Distribution Functions
von: Zhang, Qian, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Optimal Bounds for Tyler's M-Estimator for Elliptical Distributions
von: Lau, Lap Chi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DDPM Score Matching and Distribution Learning
von: Chewi, Sinho, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Conditional Distribution Equality Testing Framework using Deep Generative Learning
von: Zheng, Siming, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Equilibrium Distribution for t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding with Generalized Kernels
von: Gu, Yi
Veröffentlicht: (2025)

Estimating Distributional Treatment Effects in Randomized Experiments: Machine Learning for Variance Reduction
von: Byambadalai, Undral, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Distribution Testing Approach to Clustering Distributions
von: Kumar, Gunjan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Provable Efficiency of Guidance in Diffusion Models for General Data Distribution
von: Li, Gen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Stein Gradient Descent Approach for Doubly Intractable Distributions
von: Lee, Heesang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Distributed quasi-Newton robust estimation under differential privacy
von: Wang, Chuhan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Distributed Estimation and Inference for Semi-parametric Binary Response Models
von: Chen, Xi, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Concentration of the Langevin Algorithm's Stationary Distribution
von: Altschuler, Jason M., et al.
Veröffentlicht: (2022)

Optimal Regularization Under Uncertainty: Distributional Robustness and Convexity Constraints
von: Leong, Oscar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Understanding Overparametrization in Survival Models through Interpolation
von: Liu, Yin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Statistically Optimal Generative Modeling with Maximum Deviation from the Empirical Distribution
von: Vardanyan, Elen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Distribution-free two-sample testing with blurred total variation distance
von: Hore, Rohan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Sample Complexity of Offline Distributionally Robust Linear Markov Decision Processes
von: Wang, He, et al.
Veröffentlicht: (2024)