Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations [Song et al., ICLR2021]
Published:
紹介論文の発表資料: スライド発表資料
Posts by Tags
Diffusion Model
GNN
How Neural Networks Extrapolate - From Feedforward to Graph Neural Networks [Keyulu Xu et al., ICLR2021]
Published:
紹介論文の発表資料: スライド発表資料
Understanding Over-Squashing and Bottlenecks on Graphs via Curvature [Topping et al., ICLR2022]
Published:
紹介論文の発表資料: スライド発表資料
Generalization
Hölder関数クラスのノンパラメトリック推定におけるminimax下界
Published:
Kernel法などの線形推定器がminimax最適性を達成できる場合の例. このページでは, 最初のステップとしてminimax下界を示す.
How Neural Networks Extrapolate - From Feedforward to Graph Neural Networks [Keyulu Xu et al., ICLR2021]
Published:
紹介論文の発表資料: スライド発表資料
Generative Modeling
Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations [Song et al., ICLR2021]
Published:
紹介論文の発表資料: スライド発表資料
NDEs
Snapshotデータを用いた確率的最適輸送理論に基づく集団ダイナミクスの平均場モデル推定 (修論発表)
Published:
発表資料: スライド発表資料
機械学習のための確率的最適輸送理論入門
Published:
発表資料: スライド発表資料
Neural SDEs
Snapshotデータを用いた確率的最適輸送理論に基づく集団ダイナミクスの平均場モデル推定 (修論発表)
Published:
発表資料: スライド発表資料
Nonparametric
Hölder関数クラスのノンパラメトリック推定におけるminimax下界
Published:
Kernel法などの線形推定器がminimax最適性を達成できる場合の例. このページでは, 最初のステップとしてminimax下界を示す.
OOD
How Neural Networks Extrapolate - From Feedforward to Graph Neural Networks [Keyulu Xu et al., ICLR2021]
Published:
紹介論文の発表資料: スライド発表資料
SOT
Snapshotデータを用いた確率的最適輸送理論に基づく集団ダイナミクスの平均場モデル推定 (修論発表)
Published:
発表資料: スライド発表資料
機械学習のための確率的最適輸送理論入門
Published:
発表資料: スライド発表資料